ชุมชน Python กำลังหารือเกี่ยวกับ cppyy อย่างกระตือรือร้น ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้าง Python-C++ bindings อัตโนมัติ ขณะที่นักพัฒนากำลังมองหาทางเลือกสมัยใหม่แทนเครื่องมือที่ถูกยกเลิกอย่าง scipy.weave การหารือนี้เน้นย้ำถึงความท้าทายที่ยังคงมีอยู่ในการรวมประสิทธิภาพของ C++ เข้ากับความง่ายในการใช้งานของ Python อย่างมีประสิทธิภาพ
การเปรียบเทียบเครื่องมือ Key Binding:
- cppyy: การตีความ C++ แบบ Runtime ผ่าน Cling, automatic bindings, มาพร้อมกับ LLVM
- nanobind: การเขียนใหม่ของ pybind11, คอมไพล์เร็วกว่า, ออกแบบมาสำหรับการใช้งานทั่วไป
- pybind11: Traditional compile-time bindings, ตั้งค่าประมาณ 10 บรรทัด, เวลาคอมไพล์ 3 วินาที
- Cython: ไวยากรณ์คล้าย Python, ต้องมีความรู้ด้านการปรับแต่งเพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
คำถามเรื่องประสิทธิภาพยังคงอยู่สำหรับผู้ใช้ CPython
สมาชิกในชุมชนให้ความสนใจเป็นพิเศษกับลักษณะประสิทธิภาพของ cppyy โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ CPython แม้ว่าเครื่องมือนี้จะสัญญาว่าจะให้ประสิทธิภาพเทียบเท่า C++ กับ PyPy แต่นักพัฒนาสังเกตว่าการทดสอบประสิทธิภาพที่ครอบคลุมสำหรับ CPython3 ยังมีจำกัด งานวิจัยที่มีอยู่มุ่งเน้นไปที่ binding overhead เป็นหลัก มากกว่าการเปรียบเทียบความเร็วในการทำงานกับการใช้งาน Python แบบบริสุทธิ์
การทดสอบประสิทธิภาพดูเหมือนจะมองไปที่ overhead ของการ wrapping C++ เป็นหลัก มากกว่าการเปรียบเทียบกับการใช้งาน Python... ในส่วนที่มีการเปรียบเทียบ ความเร็วจะใกล้เคียงกันมาก
ความไม่แน่นอนด้านประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญเพราะนักพัฒนาส่วนใหญ่รวม Python และ C++ เข้าด้วยกันเพื่อการปรับปรุงความเร็วโดยเฉพาะ ไม่ใช่เพียงแค่เพื่อความสะดวก
ข้อพิจารณาด้านประสิทธิภาพ:
- cppyy: ประสิทธิภาพเทียบเท่า C++ เมื่อใช้กับ PyPy แต่ประสิทธิภาพกับ CPython ยังไม่ชัดเจน
- Cython: เพิ่มความเร็วได้ 2 เท่าด้วยการใช้งานพื้นฐาน แต่ต้องการการปรับแต่งอย่างมากเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
- โค้ดเบสขนาดใหญ่: เวลาในการคอมไพล์อาจใช้เวลานานถึง 60+ นาทีสำหรับเมธอดจำนวน O(10k) เมื่อใช้ nanobind / pybind11
ความซับซ้อนของ Cython ผลักดันความสนใจในทางเลือกอื่น
การหารือเผยให้เห็นความหงุดหงิดกับเส้นโค้งการเรียนรู้และความท้าทายในการปรับแต่งของ Cython นักพัฒนารายงานว่าแม้ Cython พื้นฐานจะให้การปรับปรุงความเร็วเพียงเล็กน้อย แต่การบรรลุการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญต้องใช้ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการทำงานภายในของเครื่องมือและการใส่ใจอย่างระมัดระวังในจุดที่ Cython กลับไปใช้การเรียก Python interpreter
หลายคนพบว่าการเขียนโค้ด Cython ที่มีประสิทธิภาพกลายเป็นกระบวนการลองผิดลองถูกที่เกี่ยวข้องกับคำสั่งที่ไม่ชัดเจนและแฟล็กการปรับแต่ง ความซับซ้อนนี้ทำให้ C++ เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาที่คุ้นเคยกับภาษานี้อยู่แล้ว เนื่องจากจุดคอขวดด้านประสิทธิภาพมีความโปร่งใสและง่ายต่อการแก้ไขมากกว่า
ความท้าทายด้านการแจกจ่ายสำหรับผู้ดูแลแพ็กเกจ
การแจกจ่ายแพ็กเกจเป็นอีกหนึ่งข้อกังวลสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่พิจารณาใช้ cppyy ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือ binding แบบดั้งเดิมที่ผลิต compiled binaries cppyy ใช้การแปลความหมายแบบ runtime ผ่าน Cling interpreter ของ LLVM วิธีการนี้ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความซับซ้อนในการ deployment แม้ว่าโปรเจ็กต์จะแก้ไขปัญหานี้โดยการส่ง LLVM มาพร้อมกับแพ็กเกจ
ทางเลือกที่มีอยู่ยังคงได้รับความนิยม
แม้จะมีความสามารถของ cppyy แต่นักพัฒนาจำนวนมากยังคงชอบเครื่องมือที่มีชื่อเสียงอย่าง pybind11 และตัวสืบทอดอย่าง nanobind เครื่องมือเหล่านี้เสนอ workflow การคอมไพล์ที่คาดเดาได้และลักษณะประสิทธิภาพที่เข้าใจได้ดี แม้ว่าจะต้องใช้เวลาในการตั้งค่ามากกว่า nanobind โดยเฉพาะแก้ไขปัญหา compile-time ของ pybind11 ในขณะที่ยังคงรักษา API ที่คุ้นเคย
การหารือที่ยังคงดำเนินต่อไปสะท้อนให้เห็นการค้นหาของชุมชน Python ที่ยังคงมองหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความสะดวกในการพัฒนาและประสิทธิภาพ runtime เมื่อรวมโค้ด C++ แม้ว่า cppyy จะเสนอความสามารถที่น่าสนใจผ่านวิธีการ runtime แต่คำถามเกี่ยวกับการทดสอบประสิทธิภาพและความซับซ้อนในการ deployment ทำให้นักพัฒนาจำนวนมากยังคงสำรวจตัวเลือกหลายทาง
อ้างอิง: cppyy: Automatic Python-C++ bindings