CPython बनाम आयरनपाइथन: एमडी 5 हैश गणना

किसी तरह प्रोजेक्ट में क्लाइंट एप्लिकेशन के लिए ऑटो-अपडेट करना आवश्यक था। चूंकि इसने घरेलू क्रिप्टोग्राफ़िक प्रदाताओं के साथ काम किया है, जिसके लिए .Net से प्राप्त करना आसान है, यह आयरनपायथॉन में लिखा गया था। उसी समय, सी # का चयन नहीं किया गया था, क्योंकि अजगर पहले से ही सक्रिय रूप से सर्वर साइड पर उपयोग किया गया था और मैं बहुत अधिक राहत नहीं चाहता था।

यह सरल प्रतीत होगा। एक स्क्रिप्ट को संकलित किया गया था जो एप्लिकेशन में शामिल फ़ाइलों के लिए md5 हैश की गणना करता है, फॉर्म "रिश्तेदार पथ" की पंक्तियों के साथ एक फ़ाइल में सब कुछ संकलित करता है: "md5" और वितरण निर्देशिका में nginx स्टेटिक्स अपलोड करता है। स्टार्टअप पर क्लाइंट एप्लिकेशन फ़ाइल लेता है, एक समान स्क्रिप्ट चलाता है, और मानक के साथ परिणाम की पुष्टि करता है।

लेकिन तब एक छोटा सा विवरण सामने आया था। आयरनपाइथन में, स्क्रिप्ट कई बार धीमी हुई। और यह काफी तेज हार्डवेयर पर है। उपयोगकर्ता के लिए, यह बहुत कमजोर हो सकता है। अनुकूलन शुरू हुआ, जिसके दौरान इस उदाहरण पर CPython और IronPython के प्रदर्शन की तुलना करने के लिए विचार का जन्म हुआ। लेख, क्रमशः तीन अलग-अलग परिणामों पर विचार करता है: CPython, IronPython, और IronPython के लिए एक अनुकूलित स्क्रिप्ट के साथ।
कटौती के तहत परिणाम।

विन्यास

• कोर i5 650 3.20 गीगाहर्ट्ज़
• 8 जीबी रैम
• विंडोज 7 एंटरप्राइज x64
• पायथन 2.7.1
• आयरनपीथॉन 2.7.3

स्क्रिप्ट के लिए "भोजन" के रूप में, एप्लिकेशन फ़ाइलों के साथ निर्देशिका का उपयोग किया गया था। इसमें आयरनपीथॉन का रनटाइम, अतिरिक्त लाइब्रेरी और अन्य आवश्यक फाइलें शामिल हैं। किलोबाइट से तीन मेगाबाइट तक की कुल लगभग 350 फाइलें।

स्क्रिप्ट कोड:

1| import os 2| import hashlib 3| 4| def getMD5sum(fileName): 5| m = hashlib.md5() 6| fd = open(fileName, 'rb') 7| b = fd.read() 8| m.update(b) 9| fd.close() 10| return m.hexdigest() 11| 12| output = '' 13| rootpath = 'app' 14| 15| for dirname, dirnames, filenames in os.walk(rootpath): 16| for filename in filenames: 17| fname = os.path.join(dirname, filename).replace('\\', '/') 18| md5sum = getMD5sum(fname) 19| output+='{0}:{1}\n'.format(fname.replace(rootpath, ''), md5sum) 20| 21| f = open('./checksums.csv', 'w') 22| f.write(output) 23| f.close() 

आयरनपाइथन के लिए अनुकूलित एक ही स्क्रिप्ट:

  1| import os 2| import System.IO 3| from System.Security.Cryptography import MD5CryptoServiceProvider 4| 5| def getMD5sum(fileName): 6| b = System.IO.File.ReadAllBytes(fileName) 7| md5 = MD5CryptoServiceProvider() 8| hash = md5.ComputeHash(b) 9| result = '' 10| for b in hash: 11| result += b.ToString("x2") 12| return result 13| 14| output = '' 15| rootpath = 'app' 16| 17| for dirname, dirnames, filenames in os.walk(rootpath): 18| for filename in filenames: 19| fname = os.path.join(dirname, filename).replace('\\', '/') 20| md5sum = getMD5sum(fname) 21| output += fname.replace(rootpath, '', 1) + ':' + md5sum + '\n' 21| 22| System.IO.File.WriteAllText('checksums.csv', output) 

सिद्धांत रूप में, पूरा अनुकूलन इस तथ्य पर उतरता है कि फाइलों को पढ़ना / लिखना और हैश की गणना करना ऑननेट पर ओवरराइट किया गया है। यह पर्याप्त प्रदर्शन को बढ़ावा देता है। यह इस तथ्य के कारण है कि ipy स्वयं c # में लिखा गया है और अधिकांश "बैटरी" केवल .Net के लिए एक आवरण है। इस अर्थ में, मुख्य और 21 वीं अनुकूलित की 19 वीं पंक्ति के बीच का अंतर दिलचस्प लग सकता है:

 19| output += '{0}:{1}\n'.format(fname.replace(rootpath, ''), md5sum) 

 21| output += fname.replace(rootpath, '', 1) + ':' + md5sum + '\n' 

Ipy में, दूसरा विकल्प तेज था। अजगर के लिए, मैं सांख्यिकीय त्रुटि के अतिरिक्त अंतर को देखने में सक्षम नहीं था।

परिणाम

और इसलिए, ठंड के परिणाम शुरू होते हैं (औसत):

• सीपीथॉन: ~ 0.06 एस।
• आयरनपाइथन: ~ 0.33 एस।
• आयरनपाइथन (अनुकूलित स्क्रिप्ट): ~ 0.16 एस।

नग्न आंखों से आप देख सकते हैं कि अजगर और आयरनपिथॉन में एक ही स्क्रिप्ट को अजगर की तरफ से पांच गुना से अधिक लाभ के साथ निष्पादित किया जाता है। उसी समय, स्क्रिप्ट जिसे ipy के लिए अनुकूलित किया गया था, हालांकि यह अभी भी निष्पादित हो रहा है, अभी भी धीमा है, लेकिन परिणाम पहले से ही काफी स्वीकार्य है।

एक और अति सूक्ष्म अंतर है: क्लाइंट पर, इस स्क्रिप्ट को एप्लिकेशन में ही बनाया जाना चाहिए। तदनुसार, ठंड का इतना समय नहीं है कि हितों की शुरुआत हो, लेकिन इसके प्रत्यक्ष निष्पादन का समय, दुभाषिया की शुरुआत को ध्यान में रखे बिना। हम कोड को लूप में रखकर इस व्यवहार को पुन: पेश करते हैं।

विशिष्ट परिणाम:

CPython	IPY	ipy (अनुकूलन)
0: 00: 00.057000	0: 00: 00.327000	0: 00: 00.161000
0: 00: 00.056000	0: 00: 00.243000	0: 00: 00.093000
0: 00: 00.055000	0: 00: 00.234000	0: 00: 00.099000
0: 00: 00.058000	0: 00: 00.228000	0: 00: 00.096000
0: 00: 00.055000	0: 00: 00.226000	0: 00: 00.093000
0: 00: 00.055000	0: 00: 00.236000	0: 00: 00.093000
0: 00: 00.055000	0: 00: 00.225000	0: 00: 00.093000
0: 00: 00.055000	0: 00: 00.261000	0: 00: 00.092000
0: 00: 00.057000	0: 00: 00.240000	0: 00: 00.092000
0: 00: 00.057000	0: 00: 00.227000	0: 00: 00.093000

निष्कर्ष

इस परीक्षण के परिणामों के अनुसार, अधिक या कम प्रशंसनीय निष्कर्ष निकालना पहले से ही संभव है। यह देखा जा सकता है कि लगभग 0.7 सेकंड का समय केवल आयरनपाइथन इंटरप्रेटर को शुरू करने के लिए आवश्यक समय है। इस समय के दौरान, देशी अजगर में चल रही स्क्रिप्ट को पूरा करने का समय है। सीपीथॉन लगभग तुरंत शुरू होता है और जैसा कि आप देख सकते हैं, पहला पुनरावृत्ति बाद वाले लोगों के समान तेज था। यह देखा जा सकता है कि यहां तक ​​कि एक गर्म पर लॉन्च किए गए ipy के लिए अनुकूलित कोड भी देशी की तुलना में लगभग डेढ़ गुना धीमा है।

CPython और IronPython के लिए समान कोड का उपयोग करना बिल्कुल भी उचित नहीं लगता है यदि प्रदर्शन सभी महत्वपूर्ण है। हालांकि, समान कोड का उपयोग करते समय यह केवल आयरनपाइथन सीमा नहीं है। कुछ बारीकियां और कीड़े हैं जो प्रदर्शन से संबंधित नहीं हैं, लेकिन यह पहले से ही इस लेख के दायरे से परे है। हालांकि, मैं एक आरक्षण करना चाहता हूं कि आयरनपिथॉन का उपयोग करने से इनकार करना भी सवाल से बाहर है। वह अपने द्वारा सौंपे गए कर्तव्यों का सफलतापूर्वक सामना करता है।

रचनात्मक आलोचना सुनकर मुझे खुशी होगी।

युपीडी
mstyura ने अधिक दिलचस्प परिणाम के साथ ipy के लिए स्क्रिप्ट का एक और अधिक अनुकूलित संस्करण प्रस्तावित किया:

 from System.IO import StreamWriter, Directory, SearchOption, File, Path from System import String, BitConverter, Environment, Array from System.Security.Cryptography import MD5CryptoServiceProvider def getMD5sum(fileName): stm = File.OpenRead(fileName) md5 = MD5CryptoServiceProvider() hash = md5.ComputeHash(stm) stm.Close() return BitConverter.ToString(hash).Replace("-", "").ToLower() rootpath = 'app' workingDir = Environment.CurrentDirectory Environment.CurrentDirectory = rootpath appFiles = Directory.EnumerateFiles('.', '*', SearchOption.AllDirectories) output = StreamWriter(File.OpenWrite(Path.Combine(workingDir, 'checksums.csv'))) for _, file in enumerate(appFiles): output.Write(file.replace(".", "", 1).replace("\\", "/")) output.Write(":") output.WriteLine(getMD5sum(file)) output.Close() Environment.CurrentDirectory = workingDir 

इस विकल्प का परिणाम:
0: 00: 00.116000
0: 00: 00.063000
0: 00: 00.064000
0: 00: 00.063000
0: 00: 00.059000
0: 00: 00.059000
0: 00: 00.058000
0: 00: 00.058000
0: 00: 00.058000
0: 00: 00.059000

यह देखा जा सकता है कि थोड़ा अधिक और वह अजगर से आगे निकल जाएगा - वे लगभग एक बराबर पर जाते हैं। बेशक, शुरुआत अभी भी धीमी है, लेकिन यह भी तेज हो गया है, जाहिर है इस तथ्य के कारण कि पायथन पुस्तकालयों का आयात या उपयोग नहीं किया जाता है। लेकिन अगर आप केवल आयात ओएस जोड़ते हैं और एक बार निष्क्रिय कॉल os.walk (rootpath) - यह पहली यात्रा के समय को ~ 0.145 s तक बढ़ा देगा! हालांकि, जाहिर तौर पर यह फंक्शन अपने आप में इतना भारी है। यदि आप os.getcwd () की तरह कुछ सरल कहते हैं, तो गति में बहुत बदलाव नहीं होता है