По данным широко известного в узких кругах Tiobe Index язык Python скорее всего станет языком 2020 года, в четвертый раз в своей карьере. Кроме того, скорее всего он обгонит Java и займет вторую строчку в общем рейтинге языков программирования вслед за языком C.
Основным драйвером роста популярности языка Python стало его широкое использование в задачах машинного обучения. Но как же так? Python динамически типизируемый и интерпретируемый язык. Это же все очень медленно. Как его использовать в научных вычислениях, которые требуют максимальной производительности.
Обычно считается, что Python это только обертка над вычислительным ядром, написанным на C++. А что еще можно ожидать от такого медленного языка? Но ядро то ядром, но местами хочется обработать данные здесь и сейчас на таком удобном Python.
За всю историю Python было придумано большое количество решений, позволяющих ускорить Python код: a) Fortran, C, C++ модули; b) NumPy массивы; c) Cython расширения, и много другого. Это все работало, конечно, но все это было лишь внешним кодом по отношению к Python. Местами довольно неуклюжим.
А что собственно можно еще было сделать? Для быстрого кода нужны типы. А потом, все это как-то надо было комплировать в рамках интерпретируемого языка. Звучит как-то не очень реально. Но! Это все работает, прямо сейчас.
Две дороги: python аннотации типов и LLVM jit компиляция сошлись в релизе Numba 0.52.0. Смотрим на код, который говорит сам за себя.
from typing import List
from numba.experimental import jitclass
from numba.typed import List as NumbaList
@jitclass
class Counter:
value: int
def __init__(self):
self.value = 0
def get(self) -> int:
ret = self.value
self.value += 1
return ret
@jitclass
class ListLoopIterator:
counter: Counter
items: List[float]
def __init__(self, items: List[float]):
self.items = items
self.counter = Counter()
def get(self) -> float:
idx = self.counter.get() % len(self.items)
return self.items[idx]
items = NumbaList([3.14, 2.718, 0.123, -4.])
loop_itr = ListLoopIterator(items)Каждый класс компилируется с помощью LLVM в нативный код платформы с использованием аннотаций типов.
Добро пожаловать в строго типизированный компилируемый Python!