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Python技术迷

高性能 Python 编译器来了 -- Codon

PPython技术迷约 9 分钟

昨天晚上十一点多，我在公司楼下便利店门口蹲着吃泡面，我们组那个小李在群里问了句：

“哥，Python 有啥办法，不改成 C++，还能跑得跟 C 差不多快啊？我这推荐算法都要跑吐了。”

我当时正拿着筷子，手机一震，抬头看了眼天，心里想——哎，这不就是该把 Codon 拉出来见见人的时候了嘛。

你可以把 Codon 理解成：长得像 Python、写法也很像 Python，但干活方式更像 C/C++ 编译器 的一套东西。

传统 CPython 的路数是：把源码翻成字节码，再在解释器里一行一行跑，过程中带来一堆运行时开销；Codon 直接走另一条路——把你的 Python 代码提前编译成机器码，丢给 CPU 直接干活，不绕那圈解释器。

官方给出的说法，大概就是：

  • 单线程场景下，经常能比普通 Python 快十几倍、几十倍，极端情况还能更夸张
  • 性能一般能追上 C/C++，有些算子甚至能略快一点
  • 支持真·多线程，没有 GIL 这一套束缚，多核机器能吃满

背后靠的是 LLVM 那一整套编译基础设施，加上一堆针对 Python 这种动态语言定制的优化策略，还有一篇挺硬核的论文撑腰。

一句话翻译给小李就是：你还可以写“Python 口味”的代码，但跑起来比较像 C 程序。

那天我回到工位，顺手写了个很土的 demo，专门恶心一下 Python 的执行速度。

假设你有一段三重循环，做点数值运算，这种在纯 Python 里一般都不会这么写，都会想办法丢给 NumPy。现在故意反其道而行，把最糟糕的写法拿出来给 Codon“表演”：

# file: mat_demo.py
import time
defslow_compute(n: int) -> float:
# 模拟一个很蠢的三重循环
    s = 0.0
for i in range(n):
for j in range(n):
for k in range(n):
                s += (i + j + k) * 0.000001
return s
if __name__ == "__main__":
    n = 100# 注意别一下子拉太大，先感受下
    t0 = time.time()
    res = slow_compute(n)
    t1 = time.time()
    print("result:", res)
    print("time:", t1 - t0, "seconds")

普通 Python 直接跑，你大概率会看到一个肉眼可见的“卡”。

换成 Codon 这边的玩法是：

  • 你代码基本不用动（类型注解可加可不加，但加了更友好）
  • 用 Codon 的命令来编译或运行，比如：

codon run mat_demo.py或者编译成可执行文件，再单独运行

官方有个类似的三重循环例子，在 MacBook 上，Python 跑大概 3.5 秒，Codon 跑只有 0.01 秒左右，也就是三百倍上下的差距。

这就是 Codon 比较狠的地方：你不一定非要把逻辑改写成各种向量化，普通 for 循环也能跑得飞快。

它为啥能这么快？

我在公司楼下抽烟的时候跟小李解释这事，他一脸“你别忽悠我”的表情，我就跟他粗暴拆了一下。

大概有这么几件事叠加起来：

  1. 提前编译（AOT）Codon 不像 CPython 那样边跑边解释，它把整个程序分析完，直接编译成机器码。这样很多优化都能做得比较狠，比如内联、消除边界检查之类的。

  2. 静态类型检查写起来像动态语言，但在编译阶段，Codon 会把类型尽量推断清楚，关键地方需要你给 hint。 为了做到这一点，它会禁用 Python 里一些太“花活”的东西，比如：

  • 运行时 monkey patch 类
  • 一个 list 里乱塞各种不同类型再到处传 这些东西在 CPython 里你爱怎么玩怎么玩，但在 Codon 里会直接被拦住，因为它要确保编译出来的机器码可以放心大胆地优化。

  • 针对循环和数值计算下狠手论文里专门提了，Codon 的 IR 设计就是为了方便做各种 loop 优化、数据布局优化，还有 domain-specific 的扩展（比如专门为某个 DSL 下优化）。

  • 没有 GIL，真·多线程CPython 那个全局解释器锁，本质上保证了同一时刻只有一个线程在执行 Python 字节码，多核 CPU 根本吃不满。 Codon 这边直接避开这坑，采用 OpenMP 之类的方案，支持在一个进程里开多个线程，所有线程都可以同时跑你的 Codon 代码。

    • 多线程那块怎么玩？来个简单的 @par 例子

    原生多线程这事，对搞高性能的 Python 程序员来说，是挺诱人的。Codon 里做得还算顺滑，它提供了一个 @par 的装饰器，专门拿来并行化 for 循环。

    比如，我们想数一下 1..N 里有多少个质数，用单线程写法大概是这样：

    # file: primes_single.py
    defis_prime(n: int) -> bool:
    if n < 2:
    returnFalse
    # 这里没做太多优化，纯暴力
    for i in range(2, n):
    if n % i == 0:
    returnFalse
    returnTrue
    defcount_primes(limit: int) -> int:
        total = 0
    for x in range(2, limit + 1):
    if is_prime(x):
                total += 1
    return total

    在 Codon 里，你可以非常“粗暴”地改一行，把那个循环标记一下：

    # file: primes_par.codon.py  （后缀你随意，这里只是示意）
    from sys import argv
    defis_prime(n: int) -> bool:
    if n < 2:
    returnFalse
    for i in range(2, n):
    if n % i == 0:
    returnFalse
    returnTrue
    defcount_primes(limit: int) -> int:
        total = 0
        @par(num_threads=16, schedule="dynamic", chunk_size=100)
    for x in range(2, limit + 1):
    if is_prime(x):
                total += 1
    return total
    if __name__ == "__main__":
        n = int(argv[1])
        print(count_primes(n))

    这里的 @par(...) 就是在告诉 Codon：这一段 for 循环可以拆开给多个线程跑，线程数、调度策略、chunk 大小都可以调。底层会翻译成 OpenMP 的并行循环。

    同样的思路，在 Codon 自己的“管道”语法里，还支持 ||> 这种“并行管道符”，你在串行管道里轻轻加一竖线，就变成了并行处理，这个对流式数据处理会很舒服。

    和你熟悉的那堆“加速方案”比起来，它在哪儿站位？

    你要是干活时间久一点，大概已经被各种“Python 加速方案”洗礼过：Cython、Numba、PyPy、Rust FFI、自写 C 扩展……Codon roughly 可以摆在这么几个位置上去看：

    • 跟 Cython 比： Cython 更像是“Python + 类型标注 + 一堆 C 扩展语法”，写到后面难免偏离原生 Python；Codon 尽量保持语法长得像 Python 3，本身就是一门“Python 风格”的语言，不用引入新的奇怪关键字。

    • 跟 Numba 比： Numba 靠 JIT，把某几个函数在运行时编译；Codon 是整程序 AOT 编译。 体验上：Numba 改动小，装个装饰器就能试；Codon 更适合把一整个模块当成“高性能核心”搞定。

    • 跟“把核心重写成 C++/Rust”比： 这一套肯定是最硬核的，但沟通成本、维护成本、团队门槛都很高。 Codon 的定位更像是：给写 Python 的人一条通向“接近 C 性能”的折中路线，不用整个团队改语言栈。

    我自己给项目做性能评估的时候，其实脑子里那根线跟当年挑数据库有点像：高并发高吞吐的时候会偏向某一类方案，比如之前写过一篇在高性能场景里优先考虑 PostgreSQL 的分析，思路其实很像——先看天花板在哪，再看迁移成本和团队习惯。

    哪些场景可以大胆上 Codon？

    我跟小李聊的时候，给他列了几个比较“对胃口”的用法，他一边听一边拿手机记：

    1. 纯算法 / 数值密集型

    • 比如路径规划、组合搜索、图算法、DP、金融模型定价那种
    • 这些逻辑里，重头戏就是 for 循环 + 数值运算，IO 不重 Codon 在这里往往能一脚把执行时间踹下去一个数量级。

  • 数据预处理 / ETL 里那种土 for 循环很多数据团队图省事，拿 pandas/SQL 搞不定的复杂逻辑，就直接写 Python for 在内存里瞎转。 这类代码迁到 Codon 上，收益通常也很直接。

  • 要吃满多核但又不想改语言的业务

    • 比如一个 CPU-bound 的服务，业务逻辑很多是计算，不太依赖网络 IO
    • 用 CPython 多开几个线程基本没啥用，反而容易被 GIL 坑 这时候可以考虑把那块逻辑用 Codon 写，多线程直接开起来。

  • 定制 DSL 的场景Codon 其实很看重“当做编译框架”这件事，它支持在前端扩展语法、在后端加自己的优化 pass，适合那种“在 Python 里嵌一个领域语言”的玩法，比如生信、数量金融、科学计算领域。

    • 我得很老实跟你说一句：Codon 不是魔法棒，它不能无脑把所有 Python 代码变成 C 的速度。

    大坑大概有这些：

    1. 不是“全量 Python 兼容”一些极度动态的特性会被限制，比如：

    • 运行时往对象上随便挂新属性
    • 一个 list 里今天放 int，明天放 str
    • 运行时到处 eval、exec这些东西对静态编译器太不友好了，Codon 要么直接报错，要么要求你把类型收紧。

  • 生态支持有边界它可以跟 CPython 做集成，调用现有包，但是“无缝兼容所有 PyPI 包”这件事，目前还做不到。用了太多底层 C API trick 的库，可能就需要特殊处理或绕路。

  • 调试思维要稍微换一下当你把代码编译成机器码之后，有些 bug 不会像在解释器里那样好排查：

    • print 调试依旧能用，但有时候定位不如解释执行那样直接
    • 性能问题要看编译器生成的代码模式，有时候要懂一点编译原理的味道

  • 工程引入成本

    • CI/CD 里要多装一套编译工具链
    • 对新同学要解释：这块 Python 代码其实是 Codon 方言
    • 有些团队会担心：依赖一个相对较新的项目，将来维护咋办

    所以 Codon 目前比较适合当“性能关键路径专用武器”，而不是整个项目的默认语言。

    把核心逻辑单独抽出来

    你要真打算在项目里试一把，比较务实的做法是：把耗时最狠那块逻辑抽成一个独立模块，让它可以被 Codon 编译；外围依旧用正常 Python 写业务。

    比如有个推荐服务，算相似度那块特别慢，你可以这么组织一下代码：

    # file: core/similarity.py
    # 尽量保持“干净”的数据结构和运算
    from typing import List
    defcosine_sim(a: List[float], b: List[float]) -> float:
    # 简化版余弦相似度
        dot = 0.0
        na = 0.0
        nb = 0.0
    for i in range(len(a)):
            x = a[i]
            y = b[i]
            dot += x * y
            na += x * x
            nb += y * y
    if na == 0or nb == 0:
    return0.0
    return dot / (na ** 0.5 * nb ** 0.5)
    defbatch_cosine_sims(vecs: List[List[float]], target: List[float]) -> List[float]:
        res: List[float] = []
    for v in vecs:
            res.append(cosine_sim(v, target))
    return res

    这段逻辑：

    • 数据结构够简单（list[float]）
    • 控制流也比较规矩
    • for 循环重得一批

    非常适合丢给 Codon 花式优化；外围的 web 框架、数据库访问、日志这些东西继续在 CPython 里跑，服务层面你只需要把调用位置封装一下即可。

    什么时候可以考虑“别折腾 Codon 了”

    也别啥项目都一脑袋扎进去搞 Codon，我一般会拉着同事对几种情况直接说“先别折腾”：

    • 业务主要瓶颈在网络 IO 或数据库，不在 CPU
    • 你已经用了大量成熟的 C 扩展（NumPy / PyTorch / TensorFlow），真正慢的是那些库自己
    • 项目生命周期非常短，堆机器就能过去，没必要搞磁盘级优化
    • 团队没人愿意摸编译器这摊子东西

    这些时候，用好现有库 + profiling + 少量重写，可能比引入一门新“方言”更划算。

    那天跟小李聊完，他回去把一个耗时 40 多秒的脚本迁了一小块到 Codon，上了一堆 for 循环，第二天早上在工位那边喊了句“卧槽快多了”，然后就开始纠结要不要把更多逻辑挪过去。

    我个人的态度是：把 Codon 当成 Python 的“性能外挂”，别幻想“一夜之间换个解释器，项目就从乌龟变高铁”，但在那些真的需要算得很凶、又不想整队换语言栈的地方，它就挺对路子。

    行了，今天先聊到这儿，我去给明天早上的任务写点 benchmark，你要是真准备上 Codon，找台非生产环境的机器先折腾一晚，别直接怼线上就完事了。

    KEEP THE THREAD GOING

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