Pyconjp2014_implementations

Pythonの実装系総ざらい

お前誰よ
• @Masahito
• P2P,File,Transfer,Engineer,at,Skeed,Co.,
Ltd.
• I,work,with,Scala,&,JVM(Sorry!)
• We,use,Python,for,ImplementaJon,the,
CLI,,and,,to,deploy,the,P2P,client(fabric,
etc)

PyCon&Singapore&2014でLTしてきました

伝えたいこと
• いろんな処理系の紹介
• メリット/デメリットよりも使うシーン
• 言葉がたくさん出てくるので名前だけでも覚えていただれば
• Python)is)Glue
• 用途にあった言語を使おう

伝えないこと
• Pythonの仕様
• 各実装系の細かい仕様の差異
• 実際にどんなところで使われてる?

今回ご紹介する実装
• CPython(2.X-and-3.X)
• Jython
• IronPython
• PyPy
• Pyston

Pythonの特徴かるくまとめ

Pythonとは
1. 広範囲に及ぶ標準ライブラリとサードパーティのモジュール
2. 拡張とモジュールはC/C++で書くのが容易
3. アプリケーションに組み込んでスクリプトインタフェースとし
て利用することが可能

クエスチョン
1. C言語より速く動作する?
2. 静的型付け?

CPython
• CPython2(2.7.8)
• CPython3(3.4.1)
• Python2プログラミング言語の最も広く用いられている標準の実
装である。2CPython2は2C言語で記述されている。
• Pythonでできないことを、もしくは低レベルコードの高速性が
必要になった場合は、C/C++で拡張モジュールを作成

ctypes
!ctypes!は!Python!のための外部関数ライブラリです。このライブ
ラリ!は!C!と互換性のあるデータ型を提供し、動的リンク/共有ラ
イブラリ内の関数呼び出しを可能にします。動的リンク/共有ライ
ブラリを純粋な!Python!でラップするために使うことができます。
from%h'p://docs.python.jp/2/library/ctypes.html

例!dllをたたく
#include "dll.h"
#include <Windows.h>
BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDll, DWORD fdwReason, LPVOID lpReserved) {
switch(fdwReason) {
case DLL_PROCESS_ATTACH:
break;
case DLL_THREAD_ATTACH:
break;
case DLL_THREAD_DETACH:
break;
case DLL_PROCESS_DETACH:
break;
}
return TRUE;
}
// 単純な加算。
DLL_EXPORT int __add(const int x, const int y) {
return x + y;
}

from ctypes import windll
lib = windll.LoadLibrary("dll.dll");
if (lib.__add(1,2) != 3):
print("error!")
else:
print("ok")

CPython
• Python/C*API
• Pyrex
h0p://www.cosc.canterbury.ac.nz/greg.ewing/python/Pyrex/
• Cython
h0p://cython.org/
• boost.python
h0p://www.boost.org/doc/libs/1560/libs/python/doc/

Python/C)API
#include <Python.h>
static PyObject* helloworld(PyObject* self)
{
return Py_BuildValue("s", "Hello, Python extensions!!");
}
static char helloworld_docs[] =
"helloworld( ): Any message you want to put here!!n";
static PyMethodDef helloworld_funcs[] = {
{"helloworld", (PyCFunction)helloworld,
METH_NOARGS, helloworld_docs},
{NULL}
};
void inithelloworld(void)
{
Py_InitModule3("helloworld", helloworld_funcs,
"Extension module example!");
}

numpy関連
ちょっとそれるけどnumpyでのスピードアップ用に
• numba
h(p://numba.pydata.org/
ってのもあります。
バックエンドはLLVMPY
h'p://www.llvmpy.org/

例
from numba import jit
from numpy import arange
# jit decorator tells Numba to compile this function.
# The argument types will be inferred by Numba when function is called.
@jit
def sum2d(arr):
M, N = arr.shape
result = 0.0
for i in range(M):
for j in range(N):
result += arr[i,j]
return result
a = arange(9).reshape(3,3)
print(sum2d(a))

cpython3
• C#APIのInterfaceが少し変わった
• むしろめんどいのはString/Unicode#=>#Unicode/Byteなところ

って口で言うだけだとあれですね
ここでコード例をひとつ
前に自分で書いたやつを見せておきます。
• pyuv
Pythonでのlibuvのwrapper1module.
asynchronous1I/O1にフォーカスしたマルチプラットフォームライ
ブラリでnode.jsで使われてる。

Python
#ifdef PYUV_PYTHON3
static PyModuleDef pyuv_fs_module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"pyuv.fs", /*m_name*/
NULL, /*m_doc*/
-1, /*m_size*/
FS_methods, /*m_methods*/
};
#endif
#ifdef PYUV_PYTHON3
module = PyModule_Create(&pyuv_fs_module);
#else
module = Py_InitModule("pyuv.fs", FS_methods);
#endif

もっと詳しく知りたい方
• Python(インタプリタの拡張と埋め込み
h)p://docs.python.jp/3/extending/index.html
• Python(3(への拡張モジュール移植
h)p://docs.python.jp/3.4/howto/cpor<ng.html

Jython
1. h$p://www.jython.org/
2. 最新は12.5.3/12.5.4rc1/12.71beta3
3. JVM上で動作するPython

Jythonの特徴
• Javaのライブラリが使える.GUIとかも
• コンパイル)/)実行という手順を踏まずに、アイデアやAPIの実験
および調査を簡単に実行できる
• No)Global)Interpreter)Lock[やばい]

例:"GUIアプリケーション
from javax.swing import JButton, JFrame
frame = JFrame('Hello, Jython!',
defaultCloseOperation = JFrame.EXIT_ON_CLOSE,
size = (300, 300)
)
def change_text(event):
print 'Clicked!'
if __name__=="__main__":
button = JButton('Click Me!', actionPerformed=change_text)
frame.add(button)
frame.visible = True

例:"classpath"の設定
foo.jarを使う
$ export CLASSPATH=$CLASSPATH:foo.jar; jython foo.py

invokeDynamic
一言で言うのは難しいんだけどこれに対応してると、JVM上で動
く動的型付け言語でもJavaの呼び出しと同じ最適化をかけてくれ
ると思ってください。
言語処理系が自分で最適化ではなく、JVMにお任せできる

今のところinvokeDynamic対応はまだらしい
h"ps://wiki.python.org/jython/RoadMap
Towards(v3.3
(Use(of(Java(7(invokedynamic:(Jim?(
いつか実装されるのかも

Iron%Python
1. h$p://ironpython.net/
2. 最新は02.7.4
3. .NET0Framework0上で動作するPython
4. Python0Tools0fo0VisualStudioで導入できる

DLR
• 動的言語を.NET&Framework上に実装するために使われる。
• DLR&は既存のCLRと.NET&Framework仮想マシン上に構築されて
いる.
• 現在の最新版であるIronPython&2.x系列は.NET&4に対応し、
DLR（動的言語ランタイム）上に実装されている

例：空のウィンドウ
import clr
clr.AddReferenceByPartialName("System.Windows.Forms")
clr.AddReferenceByPartialName("System.Drawing")
import System
from System.Windows.Forms import Form
from System.Drawing import Size
form = Form()
form.Size = Size(300,200)
form.Text = "Hello World!"
System.Windows.Forms.Application.Run(form)
h"p://www.yasundial.org/ironpython/book.html

Pythonで書いたんだしこのまま早
くなると言いなぁ

そう思うこと多いよね

ここからははやく動かすのを考えた
処理系の話をしますね

PyPy
1. h$p://pypy.org/
2. the/Python2.7/compa6ble/release/—/PyPy/2.3.1
3. the/Python3.3/compa6ble/release/—/PyPy3/2.3.1/
4. PyPyは、Armin/Rigoが開発した、PythonのJIT特殊化コンパイ
ラである/Psyco/の後継プロジェクト
5. Pythonにいくつかの制約を加えた言語であるRPythonで記述
6. セルフホスティング

PyPy#とは?
2つの側面がある
1. インタプリタ型言語のインタプリタを実装するためのツールセット
2. このtoolchainを使用した Python の実装

toolcahinを利用した他の実装
• Topaz'(an(implementa/on(of(the(Ruby(programming(language(
using(PyPy(technology.
h<ps://github.com/topazproject/topaz
• HippyVM('(an(implementa/on(of(the(PHP(language(using(PyPy(
technology.
h<p://hippyvm.com/

JIT
• PyPyと言えば速さ
• Just(In(Time(Compiler
実行時に処理の流れを解析して最適化,(JSのV8とかのが有名か
• JIT(document
h;p://pypy.readthedocs.org/en/latest/jit/
• 流行りのJITコンパイラは嫌いですか?(
h;p://www.longsleeper.com/pypyadvent11

いま行われていること
1. PyPy3
2. STM(So,ware1Transac5onal1Memory)
GILがとれるかも
3. numpypy

おまけ
• PyPy$jaってユーザグループがございます
h"ps://groups.google.com/forum/#!forum/pypy4ja

Pyston
• あのGuidoが所属してるDropboxで作られてる実装
• Python12.X互換(未来のどこかで3.X対応するらしい)
• LLVMでビルドしてLLVM1IRに変換して実行
• Unladen1swallowのことは忘れよう
• 0.2が昨日出たorz

Pyston
• 現状binaryは配られてないので自分でbuild
• LLVMからビルドするよ!
• LLVM/IRに変換して実行

Roadmap
v0.1:&released&4/2/2014
• Focus'was'on'building'and'valida1ng'the'core'Python8to8LLVM'
JIT'infrastructure.
• Many'core'parts'of'the'language'were'missing.

v0.2:&released&9/11/2014
• Many&new&features:
• Excep3ons
• Class&inheritance,&metaclasses
• Basic&na3ve&C&API&support
• Closures,&generators,&lambdas,&generator&expressions
• Default&arguments,&keywords,&*args,&**kwargs
• Longs,&and&integer&promo3on
Mul3threading&support

v0.3:&current&series
• Goal&is&to&improve&performance,&informed&by&our&behavior&on&
real&benchmarks.

速度比較
• Python(v2.7.3
• PyPy(v2.2.1
• Pyston(v0.1(2014/04/15)

再帰
import time
def fib(n):
if n < 2: return n
return fib(n - 2) + fib(n - 1)
if __name__ == "__main__":
for x in range(3):
fib(3)
start = time.time()
result = fib(38)
timespan = time.time() - start
print(result)
print (timespan)

ループ
import time
def fib(n):
value = 0
f1, f2 = 1, -1
for i in range(n+1):
value = f1 + f2
f2 = f1
f1 =value
return value
if __name__ == "__main__":
for x in range(3):
fib(3)
start = time.time()
result = 0
for x in range(0,5000):
result = fib(38)
timespan = time.time() - start
print(result)
print (timespan)

• Python(v2.7.6
• PyPy(v2.3.1
• Pyston(v0.2(2014/09/11)(new!

(つд⊂)ｺﾞｼｺﾞｼ→（；ﾟ%Дﾟ）傾向が変わっていない...

組み込み用ではMicroPythonっての
がある

この後お話が聞けるので興味のある
方は[Conference)Room)1]へGo!

まとめ
• PythonはGlueとして使うと便利
• Pythonの実行を効率化しようとしてる実装は複数存在する
• PyPyは楽しいよ
• Pystonは今後に期待

Pythonを再発見できたでしょうか?

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