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使用Protocol Buffers的C语言拓展提速Python程序的示例
站长资源 2024/11/25 佚名
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 Protocol Buffers （类似XML的一种数据描述语言）最新版本2.3里，protoc—py_out命令只生成原生的Python代码。 尽管PB（Protocol Buffers）可以为C++语言生成快速解析和序列化代码，但是这种方式对于Python不适用，并且手动生成的已包装的代码需要非常大的维护工作。在讨论组里，这是一个常见的功能要求，由于一个必备的客户端组件—AppEngine（根据团队介绍名称为AppEngine），生成原生的Python代码有更高的优先级。

幸运的是， PB 2.4版本中本地化代码已被提名，在 svn的分支中已经可以下载，因此你能够使用快速的 PB有一段时间了。 （我们使用 r352版本有一段时间了，还没有遇到任何问题。） PB团队一直不愿轻易指定任何发布日期，在我的威胁下， Kenton Varda提到日期初步定在 2011年初。


我没有在其它地方看见过这个文档，希望它能对其他人有所帮助.

如何做能让它快起来

安装好新的PB库之后并使用 protoc --py_out=...  重新构建好你的PB之后，你需要在运行你的Python程序之前进行环境变量 PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=cpp 的设置，以便于选择C++的，或者PB默认使用的Python实现.

就这样了！这至少就能在可以动态转化/序列化消息的PB运行时库用通用的C++代码了. (注意我们还没有生成任何C++代码.)

它能有多快呢"htmlcode"> 

nruns = 1000nwarmups = 100xs = ... # your protobufsdef ser(): return [x.SerializeToString() for x in xs]def parse(ys): for y in ys: pb.Email().ParseFromString(y)
 
t = timeit.Timer(lambda:None)
t.timeit(nwarmups)print 'noop:', t.timeit(nruns) / nruns
 
t = timeit.Timer(ser)
t.timeit(nwarmups)print 'ser:', t.timeit(nruns) / nruns / len(xs)
 
ys = ser()
t = timeit.Timer(lambda: parse(ys))
t.timeit(nwarmups)print 'parse:', t.timeit(nruns) / nruns / len(xs)print 'msg size:', sum(len(y) for y in ys) / len(ys)

以秒为单位，这段程序在我的桌面上给出了如下几个时间结果:
 

$ python sandbox/pbbench.py out.ini
ser: 0.000434461673101
parse: 0.000602062404156
msg size: 10730
 
$ PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=cpp > python sandbox/pbbench.py out.ini
ser: 2.86788344383e-05
parse: 7.63910810153e-05
msg size: 10730

这显示出在序列化和转化方面分别有15和8被的速度提升。不坏！但还可以更快.

如何做让它更快

现在我们实际上只是特地针对你的PB生成了一个C++实现，而我们从来没有使用过运行时反射。首先，为你的Python项目添加一个C扩展，不如，通过修改如下的 setup.py:
 

setup(
  ...
  ext_modules=[Extension('podpb',
sources=['cpp/podpb.c','cpp/main.pb.cc'], libraries=['protobuf'])],
  ...
  )

使用 protoc --cpp_out=cpp 生成main.pb.c, 并按如下所示创建 podpb.c 来设置一个空的 Python C 模块:
 

#include <Python.h>
 
static PyMethodDef PodMethods[] = {
 {NULL, NULL, 0, NULL}    /* Sentinel */};
 
PyMODINIT_FUNC
initpodpb(void)
{
 PyObject *m;
 
 m = Py_InitModule("podpb", PodMethods); if (m == NULL)  return;
}

现在就运行 python setup.py build 命令会构建所有的东西. 只要将C模块（在这里是podpb）导入到你的项目中，PB 运行时库就将会自动使用 C++ 实现了.

现在我们就分别有了68倍x 和 13倍 的速度提升. 吼吼.
 

$ PYTHONPATH=build/lib.linux-x86_64-2.6/:$PYTHONPATH > PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=cpp > python sandbox/pbbench.py out.ini
ser: 6.39575719833e-06
parse: 4.55250144005e-05
msg size: 10730


我这篇文章发布到很多地方，大事完全忘了它的存在。同时 connex.io 和 Greplin 发布了他们的原生的 Python实现，cypb和fast-python-pb。cypb在PB的邮件列表中公布过，可以运行，但仍需要提升到可用的状态。fast-python-pb目前只支持string int32, int64 双精度浮点和子消息成员。除了这些项目，其他的我都不了解。你也可以查看我的orginal thread PB邮列表来了解到这些。

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