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Codon：快100倍的Python

Codon不是另一个迫使你学习另一种编程语言的“Python替代品”。这是Python，但重新想象为现代版本。

admin

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Codon：快100倍的Python

作为一名花费无数小时等待机器学习训练任务完成的人，看着NumPy操作在巨大的医学影像数据集上缓慢运行，并优化拒绝比慢蜗牛更快的Python代码，我有过很多“Python太慢”的时刻。我们都经历过吧？你写了漂亮的、优雅的Python代码，然后现实就来了：你的脚本需要18秒才能计算出应该瞬间完成的东西。

进入Codon，而且这不是另一个迫使你学习另一种编程语言的“Python替代品”。这是Python，但重新想象为现代版本。把它想象成Python的运动型表亲，去健身房锻炼后回来变得更强壮。

1、我们所有人都面临的Python悖论

关于Python的真相是：我们爱它，我们恨它，我们离不开它。它是大多数AI/ML开发、数据科学和日益增长的整个技术生态系统所使用的语言。它的语法简洁，库丰富，社区庞大。

但让我们诚实一点：Python是慢的。真的慢。

在我在哥本哈根大学进行医学AI的博士研究时，我经常发现自己运行生存预测模型，而我可以实实在在地喝咖啡（或更多）等待预处理步骤完成。瓶颈？就是老式的Python运行得……嗯，就是Python。

通常的解决办法？下降到C/C++中性能关键的部分，编写一些Cython包装器，或者祈祷你的NumPy操作足够向量化。这是我们所有人都学会接受的妥协：你得到Python的易用性，但你要支付性能税。

2、什么是Codon？

Codon是一个高性能的Python编译器，将你的Python代码转换为原生机器码：没有运行时开销，没有解释器，没有GIL（全局解释器锁）阻碍你的多线程梦想。

数字确实令人震惊：

  • 10–100倍的速度提升超过普通的Python（有时更多）
  • 性能与**C/C++**相当
  • 真正的原生多线程（是的，你没看错）
  • 内置的GPU编程支持
  • 完全编译的原生NumPy实现
CODON工作原理

让我向你展示这在实践中意味着什么。

3、斐波那契现实检验

这是一个简单的例子，完美地捕捉了速度差异。经典的递归斐波那契函数：“性能比较的‘Hello World’”：

from time import time  
def fib(n):  
    return n if n < 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)  
t0 = time()  
ans = fib(40)  
t1 = time()  
print(f'Computed fib(40) = {ans} in {t1 - t0} seconds.')

通过常规Python运行：

Computed fib(40) = 102334155 in 17.98 seconds.

通过相同的代码通过Codon运行：

Computed fib(40) = 102334155 in 0.28 seconds.

这就是一个65倍的速度提升，而没有改变一行代码。让这个想法深入你的脑海。

4、这种魔法是如何工作的？

与Python的解释性质不同，Codon使用提前编译（AOT）。它分析你的整个程序，执行激进的优化，并通过LLVM（用于Rust和Swift等语言的编译器基础设施）将其编译为原生机器码。

魔力发生在几个阶段：

  1. 静态类型推断：Codon自动确定类型（虽然类型提示有帮助，但不需要）
  2. 高级优化：它理解Python特定的模式并相应地进行优化
  3. LLVM后端：转换为高度优化的机器码
  4. 零运行时开销：没有解释器，没有字节码，只有纯粹的本地执行

结果？你写的是Python，但它像C++一样运行。

5、多线程革命

还记得我提到的GIL吗？Python的全局解释器锁是阻止真正并行执行的臭名昭著的瓶颈。你可以生成多个线程，但它们会轮流执行，而不是真正并行运行。

Codon 没有GIL。

看看这个——使用实际多线程的并行质数计数：

from sys import argv  
def is_prime(n):  
    factors = 0  
    for i in range(2, n):  
        if n % i == 0:  
            factors += 1  
    return factors == 0  
limit = int(argv[1])  
total = 0  
@par(schedule='dynamic', chunk_size=100, num_threads=16)  
for i in range(2, limit):  
    if is_prime(i):  
        total += 1  
print(total)

@par装饰器自动使用OpenMP并行化循环。注意Codon足够智能地处理total += 1作为原子归约，自动防止竞争条件。

对于处理大规模医学影像数据集的人来说，这是一个游戏规则的改变。预处理数千张图像？并行化它。运行蒙特卡洛模拟？并行化它。代码看起来像Python，但运行像多线程的C++应用程序。

6、无痛的GPU编程

这里的事情变得非常有趣。Codon允许你用Python语法编写GPU内核：

import gpu  
MAX    = 1000  
N      = 4096  
pixels = [0 for _ in range(N * N)]  
def scale(x, a, b):  
    return a + (x/N)*(b - a)  
@gpu.kernel  
def mandelbrot(pixels):  
    idx = (gpu.block.x * gpu.block.dim.x) + gpu.thread.x  
    i, j = divmod(idx, N)  
    c = complex(scale(j, -2.00, 0.47), scale(i, -1.12, 1.12))  
    z = 0j  
    iteration = 0  
    while abs(z) <= 2 and iteration < MAX:  
        z = z**2 + c  
        iteration += 1  
    pixels[idx] = int(255 * iteration/MAX)  
mandelbrot(pixels, grid=(N*N)//1024, block=1024)

这是用Python编写的GPU编程。没有CUDA样板代码，没有与内存管理搏斗，没有切换到不同的语言。只是带有某些GPU特定装饰器的Python。

7、更快的NumPy

Codon的一个突出特点是其原生NumPy实现。它不仅仅是C库的包装器：它是用Codon本身重新实现的NumPy，这开辟了巨大的优化机会。

这是一个蒙特卡洛π估计：

import time  
import numpy as np  
rng = np.random.default_rng(seed=0)  
x = rng.random(500_000_000)  
y = rng.random(500_000_000)  
t0 = time.time()  
pi = ((x-1)**2 + (y-1)**2 < 1).sum() * (4 / len(x))  
t1 = time.time()  
print(f'Computed pi~={pi:.4f} in {t1 - t0:.2f} sec')

Python + NumPy：2.25秒
Codon + NumPy：0.43秒

这在已经优化的NumPy代码上实现了5倍的速度提升。编译器可以内联操作，融合数组操作，并消除不必要的内存分配：这些优化在传统NumPy中是不可能的。

对于处理大型张量和矩阵运算的ML从业者来说，这可能会显著减少实验迭代时间。

8、Python生态系统仍然有效

我最初的一个担忧是：我们依赖的所有Python包怎么办？scikit-learn、pandas、matplotlib、PyTorch？

Codon通过Python互操作性优雅地处理这个问题：

from python import matplotlib.pyplot as plt  
data = [x**2 for x in range(10)]  
plt.plot(data)  
plt.show()

你可以导入和使用任何Python包。性能关键部分通过Codon的编译器运行，而其余部分与常规Python生态系统接口。两全其美。

9、真实的权衡

现在，让我们来谈谈房间里的大象：Codon是不是CPython的即插即用替代品。有一些Python功能与静态编译不兼容：

  • 运行时动态类型更改（静态编译的代价）
  • 一些Python最动态的元编程功能
  • 与CPython在所有边缘情况下完全行为一致

但根据我的探索，我的看法是：对于大多数数据科学、ML和计算工作负载，这些限制并不重要。你不会在NumPy管道或模型训练循环中使用Python的动态特性来在运行时更改变量类型。你是在编写相对静态的、性能关键的代码，目前被Python解释器所阻塞。

这正是Codon发光的地方。

10、真实世界的影响：我的用例

让我给你一个我自己的工作的具体例子。在博士期间，我开发了医学影像数据的生存预测模型。典型的预处理流程包括：

  1. 加载DICOM图像（数千个）
  2. 归一化像素强度
  3. 从感兴趣区域提取特征
  4. 计算患者队列中的统计度量

在纯Python和NumPy中，这可能需要数小时处理大数据集。即使经过向量化，I/O和计算瓶颈依然存在。

有了Codon，我可以：

  • 将预处理流程编译为原生代码
  • 在CPU核心上并行化图像处理
  • 消除紧缩循环中的解释器开销
  • 在不转到C++的情况下优化端到端

节省的时间潜力巨大。原本需要3小时的可能在10-20分钟内运行。这不仅仅方便：它从根本上改变了你迭代研究想法的速度。

11、入门非常简单

安装非常简单：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://exaloop.io/install.sh)"

然后你可以：

  • 运行代码：codon run file.py
  • 编译优化：codon run -release file.py
  • 构建可执行文件：codon build -release file.py
  • 生成LLVM IR：codon build -release -llvm file.py

学习曲线很小，因为这只是Python（大部分）。你以你一直写作的方式编写代码，Codon让它变快。

12、更大的图景

Codon代表了某种重要的东西：对“易于编写”和“快速运行”之间虚假二分法的拒绝。几十年来，我们接受了高级语言为了生产力而牺牲性能。Python给了我们惊人的生产力，我们忍受了性能损失。

但是，如果我们不需要妥协呢？

像Codon、Mojo等项目正在推动可能性的边界。他们问：为什么不能同时拥有？为什么不能用一种高级、富有表现力的语言并且获得原生性能？

对于AI/ML从业者、数据科学家和计算研究人员来说，这种转变可能是变革性的。想象一下：

  • 在相同硬件上将模型训练速度提高10倍
  • 在几分钟内运行目前需要数小时的数据管道
  • 原型设计和生产使用相同的代码
  • 不必在C++或Rust中重写关键路径

13、今天你应该使用Codon吗？

这是我诚实的评估：

如果你：

  • 有性能关键的Python代码（数值计算、模拟、数据处理）
  • 习惯使用Python的子集功能
  • 想要真正的多线程或GPU功能
  • 正在构建工具，其中编译时间开销是可以接受的

坚持使用CPython如果：

  • 你需要与Python生态系统最大兼容性
  • 你的代码严重依赖动态Python特性
  • 性能不是你的主要关注点
  • 你在快速原型开发中有很多依赖项

对于我的用例：ML研究和医疗AI，Codon极具吸引力。计算内核上的性能提升难以忽视，而无需与GIL斗争的并行化能力非常巨大。

14、编译的未来

当我写下这些的时候，Codon在GitHub上有16.3k颗星，并且有一个活跃的社区。该项目由Apache-2.0许可证授权，得到了严肃机构（NSF、NIH、MIT）的支持，并且不断改进。

它完美吗？不。它会完全取代CPython吗？可能不会。但它代表了高性能Python的一个令人兴奋的方向。绝对。

对于任何曾经希望Python更快却害怕将代码重写为C++的人，Codon值得你的关注。它不仅仅是一个编译器：它是对Python在性能不是事后考虑时可以是什么的重新思考。

试一试。写一些代码。计时。我认为你会感到惊讶。

也许，只是也许，你会停止接受我们所有人学到的性能税。

原文链接：Codon: Python That Runs 100x Faster Without Changing Your Code

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