< p class = "meta"> Av Liam Tung | 31. august 2021 – 13:58 GMT (14:58 BST) | Tema: Enterprise Software
Python-programmeringsspråket er et hit for datavitenskap og maskinlæringsprosjekter på kraftig maskinvare, men en av svakhetene er hastighet.
Anaconda, et selskap som tilbyr en ledende distribusjon av Python for datavitenskap, ønsker å endre det ved å støtte Pyston – en ny implementering av Python som kaster feilsøkingsfunksjoner for hastighet.
Pyston, skapt av Kevin Modzelewski, ble åpnet i mai med løfte om en 30% akselerasjon i Python-koden. Modzelewski var ingeniør hos Dropbox, som var en stor bruker av Python og leide språkets skaper Guido van Rossum i fem år fra 2013 for å forbedre koden.
Anaconda har nå ansatt Modzelewski og medutvikler Marius Wachtler som har fått i oppgave å bygge prosjektets fellesskap av brukere, bidragsytere og vedlikeholdere for å sikre bærekraften på lang sikt.
“Støtte fra Anaconda vil gjøre oss i stand til å legge Pyston i hendene på flere brukere raskere enn noen gang før,” sa Modzelewski i en uttalelse. Anaconda hevder å ha mer enn 25 millioner brukere.
Pyston utfører programmer i gjennomsnitt 20% til 50% raskere enn standard Python, ifølge Anaconda.
Python -implementeringen ble utviklet på Dropbox mellom 2014 og 2017. Den ble lansert som et nytt prosjekt i 2020 som Pyston v2.
Pyston, som er hentet fra den offisielle CPython fra Python Software Foundation, vil forbli et åpen kildekode-prosjekt. Med Anaconda vil prosjektet fokusere på å forbedre kompatibiliteten med Pythons legion av pakker som har bidratt til å gjøre den dominerende innen datavitenskap og maskinlæring, samt å bringe Pyston til mer maskinvare.
“Den nye Pyston 2.x-serien er en fullstendig omskriving av kodebasen fra bunnen av, fra en gaffel med CPython 3.8,” sier Anaconda i et blogginnlegg som beskriver planen om å bli en akselerator for alle Python-applikasjoner.
Selv om Python er et hit for maskinlæringsprogrammer som kjører på kraftig maskinvare, har den ikke mye tilstedeværelse i JavaScript-dominerte webapplikasjoner og mobil.
Anaconda-grunnlegger Peter Wang fortalte ZDNet nylig at det var “utrolig vanskelig å bruke Python til å bygge og distribuere alle applikasjoner som har faktiske grafiske brukergrensesnitt.”
“På stasjonære datamaskiner er Python aldri førsteklasses språk i operativsystemet, og det må ty til tredjeparts rammer som Qt eller wxPython,” sa han.
Foruten datavitenskap er Pythons styrker å knytte sammen backend -systemer.
Van Rossum, som nå er ansatt i Microsoft, prøver å gjøre Python dobbelt så fort i Python versjon 3.11 – en stamme av tre Python -grener planlagt for 2022. Den siste stabile versjonen av Python er versjon 3.9. 7.
Anaconda har allerede engasjert seg i Python -optimalisering, skalerbarhet og ytelsesprosjekter.
“Et av Anacondas eldste open source-prosjekter er Numba-kompilatoren, en LLVM-basert JIT-kompilator for numeriske Python-funksjoner som kjører på CPU eller GPU. Som et resultat har vi tenkt på Python-kompilatorer lenge, og vi se potensialet for Pyston å raskt bringe raskere Python til et vanlig publikum.
“Numba adresserer mange numeriske brukstilfeller veldig bra, men kan ikke optimalisere hele programmer, og det tar ikke opp den større verden av Python -brukstilfeller. Pyston kommer til Python -samlingsproblemet fra en annen retning. Likevel betyr felles aner med CPython -tolken at Numba “fungerer bare” med det, og de to systemene kan brukes samtidig i samme program. Numba kan fremskynde individuelle funksjoner med 2-10x (eller mer), og Pyston kan forbedre ytelsen til alt annet. “
Anaconda regner også med at Pyston -forbedringer kan streames opp til CPython og svale sammen med van Rossums planer hos Microsoft om å øke Python betydelig.
Relaterte emner:
Cloud Big Data Analytics Innovation Tech and Work Collaboration Developer 