Python to binary linux

Как скомпилировать Python

Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета. Если вы удивлены так же как и я, добро пожаловать под кат.

Объясню, почему я считаю это событие по-настоящему удивительным. Существует два вида компиляции: Ahead-of-time (AOT), когда весь код компилируется до запуска программы и Just in time compiler (JIT), когда непосредственно компиляция программы под требуемую архитектуру процессора осуществляется во время ее выполнения. Во втором случае первоначальный запуск программы осуществляется виртуальной машиной или интерпретатором.

Если сгруппировать популярные языки программирования по типу компиляции, то получим следующий список:

Ahead-of-time compiler: C, C++, Rust, Kotlin, Nim, D, Go, Dart;

Just in time compiler: Lua, С#, Groovy, Dart.

В python из коробки нет JIT компилятора, но отдельные библиотеки, предоставляющие такую возможность, существуют давно

Смотря на эту таблицу, можно заметить определенную закономерность: статически типизированные языки находятся в обеих строках. Некоторые даже могут распространяться с двумя версиями компиляторов: Kotlin может исполняться как с JIT JavaVM, так и с AOT Kotlin/Native. То же самое можно сказать про Dart (версии 2). A вот динамически типизированные языки компилируются только JIT-ом, что впрочем вполне логично.

При запуске виртуальная машина сначала накапливает информацию о типах переменных, затем после накопления статистики, запускается компиляция наиболее нагруженных частей программы. Виртуальная машина отслеживает типы аргументов и переключает выполнение программы между уже скомпилированными и не скомпилированными участками кода в зависимости от текущих значений переменных.

При использовании JIT компиляции типы не очень то и нужны, ведь информация о типах собирается во время работы программы. Поэтому все популярные динамически типизированные языки программирования распространяются именно с JIT компилятором. Но как быть с AOT компиляцией кода, в котором нет типов? Меня очень заинтересовал этот вопрос, и я полез разбираться.

Итак, вернемся к утилите, о которой говорилось в начале статьи. Речь про mypy — наиболее популярный синтаксический анализатор python-кода.

С апреля 2019 года эта утилита распространяется в скомпилированном виде, о чем рассказывается в блоге проекта. А для компиляции используется еще одна утилита от тех же авторов — mypyc. Погуглив немного, я нашел достаточно большую статью “Путь к проверке типов 4 миллионов строк Python-кода” про становление и развитие mypy (на Хабре доступен перевод: часть 1, часть 2, часть 3). Там немного рассказывается о целях создания mypyc: столкнувшись с недостаточной производительностью mypy при разборе крупных python-проектов в Dropbox, разработчики добавили кеширование результатов проверки кода, а затем возможность запуска утилиты как сервиса. Но исчерпав очевидные возможности оптимизации, столкнулись с выбором: переписать все на go или на cython. В результате проект пошел по третьему пути — написание своего AOT python-компилятора.

Дело в том, что для правильной работы mypy и так необходимо построить то же синтаксическое дерево, что и интерпретатору во время исполнения кода. То есть mypy уже “понимает” python, но использует эту информацию только для статистического анализа, а вот mypyc может преобразовывать эту информацию в полноценный бинарный код.

Думаю тут многие решили, что разобрались в вопросе того, как скомпилировать динамически типизированный python-код. Python c версии 3.4 поддерживает аннотацию типов, а mypy как раз и используется для проверки корректности аннотаций. Получается, python как бы уже и не динамически типизированный язык, что позволяет применить AOT компиляцию. Но загвоздка в том, что mypyc может компилировать и неаннотированный код!

Функция bubble_sort

Для примера рассмотрим функцию сортировки “пузырьком”. Файл lib.py:

У типов нет аннотаций, но это не мешает mypyc ее скомпилировать. Чтобы запустить компиляцию, нужно установить mypyc. Он не распространяется отдельным пакетом, но если у вас установлен mypy, то и mypyc уже присутствует в системе! Запускаем mypyc, следующей командой:

После запуска в проекте будут созданы следующие директории:

.mypy_cache — mypy кэш, mypyc неявно запускает mypy для разбора программы и получения AST;

build — артефакты сборки;

lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so — собственно сборка под целевую платформу. Данный файл представляет из себя готовый CPython Extension.

CPython Extension — встроенный в CPython механизм взаимодействия с кодом, написанным на С/C++. По сути это динамическая библиотека, которую CPython умеет загружать при импорте нашего модуля lib. Через данный механизм осуществляется взаимодействие с модулями, написанными на python.

Компиляция состоит из двух фаз:

Компиляция python кода в код С;

Компиляция С в бинарный .so файл, для этого mypyc сам запускает gcc (gcc и python-dev также должен быть установлены).

Файл lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so имеет преимущество перед lib.py при импорте на соответствующей платформе, и исполняться теперь будет именно он.

Ну и давайте сравним производительность модуля до и после компиляции. Для этого создадим файл main.py с кодом запуска сортировки:

Получим примерно следующие результаты:

Ожидаемо скомпилированный код оказался быстрее (

в 2 раза), что неплохо, так как для такого результата нам потребовалось запустить лишь одну команду. Хотя от скомпилированного кода привычно ожидаешь большего.

Чтобы ответить на вопрос “как компилируется динамически типизированный код”, придется заглянуть в представление этой функции на С. Но разобрать ее будет достаточно сложно, поэтому давайте попробуем разобраться с примером попроще.

Функция sum(a, b)

Скомпилируем функцию суммы от двух переменных:

Перед запуском компиляции я ожидал увидеть примерно следующий код на С:

Однако результат оказался cущественно иным (код немного упрощен):

Рассмотрим, что тут происходит. Во-первых, так как мы не знаем типы входных переменных, функция в качестве аргументов принимает указатели на объекты класса PyObject, по сути это внутренние CPython структуры. Далее компилятор должен сложить эти объекты, но как, если настоящие типы аргументов неизвестны во время компиляции: это могут быть целые числа, числа с плавающей точкой, списки и вообще не факт, что аргументы можно складывать, тогда нужно вернуть ошибку. И что же делает в этом случае mypyc?

Как оказалось, все очень просто: он просит CPython самостоятельно сложить эти аргументы. Функция PyNumber_Add — это внутренняя функция СPython, которая доступна из расширения, ведь СPython отлично умеет складывать свои объекты.

Взаимодействие CPython c Extension можно изобразить следующим диалогом:

— А посчитай-ка мне функцию sum для A, B;

— Хорошо, но скажи сначала, сколько будет A + B;

— Хорошо, тогда держи ответ — С.

Вот такой нехитрый прием используется при компиляции динамического кода: компилируем все, что можем, а все остальное отдаем интерпретатору.

Конечно, данный пример выглядит гротескно, но даже несмотря на такую неэффективность, mypyc позволяет добиться существенного прироста производительности, как в примере с сортировкой.

Функция sum(a: int, b: int)

Итак, у нас получилось скомпилировать python, и мы разобрались с тем, как это работает, а также увидели определенную неэффективность полученного результата. Теперь попробуем разобраться в том, как можно это улучшить. Очевидно, что основная проблема заключается во множественном взаимодействии CPython — Extension. Но как это побороть?

Для повышения эффективности, нужно, чтобы расширение, получив управление, могло как можно дольше оставлять его у себя без обращения к CPython. Если бы у mypyc была информация о типах переменных, то он бы мог самостоятельно произвести сложение без возврата управления. Но вывести типы самостоятельно mypyc не может, он даже не контролирует код, из которого осуществляется вызов функции sum. Соответственно, ему нужно помочь, проставив аннотации вручную. Давайте посмотрим, как поменяется результирующая С-функция, если добавить аннотацию типов:

Скомпилированный результат на C (немного очищенный):

Главное, что можно заметить: функция существенно поменялась, а значит, компилятор реагирует на появление аннотации. Давайте разбираться, что изменилось.

Теперь CPyDef_sum получает на вход не указатели на PyObject, а структуры CPyTagged. Это все еще не int, но уже и не часть CPython, а часть библиотек mypyc, которую он добавляет в скомпилированный код расширения. Для ее инициализации в рантайме сначала проверяется тип, так что теперь функция sum работает только с int и обойти аннотацию не получится.

Далее происходит вызов CPyTaggetAdd вместо PyNumber_Add. Это уже внутренняя функция mypyc. Если заглянуть в код CPyTaggetAdd, то можно понять, что там происходит проверка диапазонов значений a и b, и если они укладываются в int, то происходит простое суммирование, а также проверка на переполнение:

Таким образом, наш диалог CPython — Extension превращается из абсурдного в нормальный:

— А посчитай-ка мне функцию sum для A, B;

— Хорошо, тогда держи ответ С.

Функция bubble_sort(data: List[int])

Настало время вернуться к функции сортировки, чтобы провести замеры скорости. Изменим начальную функцию, добавив аннотацию для data:

Скомпилируем результат и замерим время сортировки:

Источник

BestProg

Бинарные файлы. Примеры работы с бинарными файлами

В данной теме показано как можно сохранять данные в бинарных файлах без использования стандартных средств pickle или struct языка Python.

Содержание

Поиск на других ресурсах:

1. Понятие о бинарных файлах. Представление информации в бинарных файлах

В языке Python существуют средства для работы с бинарными или двоичными файлами. Бинарные файлы используют строки типа bytes . Это значит при чтении бинарных данных из файла возвращается объект типа bytes .

Открытие бинарного файла осуществляется с помощью функции open() , параметр mode которой содержит символ ‘b’ . Более подробно об открытии/закрытии бинарных файлов описывается здесь .

В отличие от текстовых, бинарные файлы не выполняют преобразования символов конца строки ‘\n’ .

Пример, демонстрирующий особенности представления информации в бинарных файлах.

Результат работы программы

На основании примера выше можно сделать следующие выводы:

• строка бинарных данных выводится как строка;
• отдельный символ (элемент) бинарных данных представлен в виде 8-битных целых чисел.

2. Запись/чтение списка, который содержит вещественные числа. Пример

Результат работы программы

3. Запись/чтение кортежа, содержащего строки символов. Пример

В данном примере строки символов в бинарном файле разделяются символом ‘\n’ . Таким образом, можно записывать и читать информацию без потери ее структуры.

Результат работы программы

4. Запись/чтение множества, содержащего вещественные числа. Пример

Множество, которое содержит только однотипные объекты можно записать в файл. В данном примере записывается множество вещественных чисел.

Результат работы программы

Вид файла myfile6.bin

5. Запись/чтение двумерной матрицы строк заданного размера. Пример

В примере матрица представлена в виде списка.

Результат работы программы

Вид файла myfile7.txt

6. Запись/чтение словаря. Пример

Пусть задан некоторый словарь, который нужно записать в бинарный файл.

Результат работы программы

Вид файла myfile8.txt

7. Копирование одного бинарного файла в другой

8. Объединение двух бинарных файлов. Пример

В примере реализована операция объединения двух файлов в результирующий третий файл. Сначала данные с файлов-источников считываются в списки. Затем происходит конкатенация этих списков и запись результирующего списка в файл результата.

Источник

Python int to Binary | Integer to Binary Преобразование

Наиболее часто используемая функция для преобразования Python int в двоичный код-bin().num2 = printf(‘Двоичный эквивалент 1:’, bin(num 1))

Автор: Team Python Pool
Дата записи

Python int to Binary | Integer to Binary Преобразование

В мире программирования преобразование Python int в двоичный код часто необходимо для лучшего понимания работы и понимания компьютера. Прежде чем двигаться дальше, необходимо понять основы. Итак, давайте сначала поймем значение этих терминов.

Int – Это целочисленный тип данных в python. Это может быть положительное или отрицательное целое число без десятичной точки. В python размер типа данных int не ограничен.

Binary – Это числовая система, состоящая только из двух цифр – 0 и 1.

В python существует несколько способов преобразования int в двоичный код:

• Традиционный Метод (Без Какой-Либо Функции)
• Преобразование Целого Числа В Двоичное С Помощью Функции Bin()
• Использование функции Str.Format()
• Целое Число В Двоичное С Использованием F-Строк
• Использование формата()

Традиционный метод преобразования Python int в двоичный код (без какой-либо функции):

Во-первых, разделите число на 2 и добавьте остаток в список. Затем продолжайте шаг 1 до тех пор, пока число не станет больше 0. После этого переверните список. Наконец, распечатайте перевернутый список.

Исходный код для преобразования Python int в двоичный:

Объяснение:

Сначала пользователь вводит число, которое в данном случае равно 11. Цикл while повторяется до тех пор, пока число не станет больше 0.

На каждой итерации цифра делится на 2, а остаток добавляется к списку. Затем список переворачивается (как это обычно делается для преобразования целого числа в двоичное теоретически) и печатается. В результате мы получаем двоичный эквивалент целого числа.

Python int to Binary с помощью функции bin():

Это встроенная функция python. Он принимает целое число в качестве входных данных и возвращает его двоичное представление в href=”https://en.wikipedia.org/wiki/String_(computer_science)#:

:text=In%20computer%20programming%2C%20a%20string,as%20some%20kind%20of%20variable.&text=In%20formal%20languages%2C%20which%20are,a%20set%20called%20an%20alphabet.”>string форматировать как вывод. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/String_(computer_science)#:

:text=In%20computer%20programming%2C%20a%20string,as%20some%20kind%20of%20variable.&text=In%20formal%20languages%2C%20which%20are,a%20set%20called%20an%20alphabet.”>string форматировать как вывод.

Синтаксис:

Параметры:

num – целое число

Примечание: если num не является целым числом, то для возврата целого числа должен быть реализован метод __index()__. Можно получить исключение TypeError

Пример 1: Python int to Binary

Объяснение:

Здесь переменная num1, num2 хранит целочисленное значение.

При использовании функции bin() происходит прямое преобразование целого числа в двоичное.

0b означает, что это двоичная строка.

Пример 2: Python int to Binary

Объяснение:

Объект класса color отправляется в метод bin() .

Однако он не вызывает ошибки, даже если объект не является целым числом.

Это происходит из-за реализации метода __index__() , который возвращает сумму цветов, которая является целочисленным значением. Затем эта сумма передается в метод bin ().

Python int to Binary с помощью функции str.format():

Это встроенная функция в python, доступная для форматирования строк. Для преобразования целого числа в его двоичный эквивалент можно использовать строковое представление типа b.

Синтаксис:

Параметры:

Пример:

Объяснение:

В этом примере мы использовали функцию str.format() для преобразования нашего целого числа в его двоичный эквивалент (указанный с помощью типа b). Таким образом, когда число 5 передается в качестве параметра, функция str.format() преобразует его в свой двоичный эквивалент.

Python Int to binary с использованием f-строк:

f-строки можно использовать в версии python 3.6 и выше. В этом случае строковый литерал имеет префикс f или F.

Синтаксис:

Параметр:

Он преобразует параметры, заключенные в фигурные скобки <>, в строку

Пример:

Объяснение:

string-это улучшенная версия для форматирования строк. Когда значение передается, оно преобразуется в двоичный код (обозначается буквой «b»), а затем этот двоичный код преобразуется в строку удобно с помощью fstring.

Преобразование Python int в двоичный файл с использованием формата():

Это еще одна встроенная функция, доступная в python. Он преобразует конкретное значение в строку в соответствии со спецификациями форматирования, требуемыми пользователем.

Синтаксис:

Параметры:

num – целое число

Пример: Python int to Binary

Объяснение:

Format ()-это встроенная функция, доступная в python. Здесь мы использовали его для преобразования целочисленного значения в его двоичное представление. В результате, когда мы передаем значение 7, оно преобразует его в двоичный файл в соответствии с указанным нами форматом.

Вывод: Python int to Binary

Они различны для преобразования целого числа в двоичное в Python. Поэтому, когда вы делаете программу, вы должны иметь в виду потребности и ограничения программы и выбрать наилучшую возможную подгонку, поскольку она может отличаться в зависимости от требований и личных предпочтений.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Источник