Chaîne de transcripteur Python → 11l → C ++ [pour accélérer le code Python et plus]

Remplacement des tranches \ tranches par des plages

s[-1] s[-2] s[:-1] s[1:] s[:2] s[1:2] s[::2] s[1::2] s[3:10:2] 

 s.last s[(len)-2] s[0..<(len)-1] s[1..] s[0..<2] s[1..<2] s[(0..).step(2)] s[(1..).step(2)] s[(3..<10).step(2)] 

1. Lorsque, par exemple, il est nécessaire d'obtenir le caractère précédent par s[i-1] , mais pour i = 0 tel / cet enregistrement au lieu d'une erreur retournera silencieusement le dernier caractère de la chaîne [ et en pratique j'ai rencontré une telle erreur - commit ] .
2. L'expression s[i:] après i = s.find(":") ne fonctionnera pas correctement lorsque le caractère n'est pas trouvé dans la chaîne [ au lieu de '' une partie de la chaîne commençant par le premier caractère : puis '' le dernier caractère de la chaîne sera pris ] (et généralement , Je pense que retourner -1 avec la fonction find() en Python est également incorrect [ devrait retourner null / None [ et si -1 est requis, il devrait être écrit explicitement: i = s.find(":") ?? -1 ] ] )
3. L'écriture de s[-n:] pour obtenir les n derniers caractères d'une chaîne ne fonctionnera pas correctement lorsque n = 0.

Chaînes d'opérateurs de comparaison

Compréhension des listes

1. Dans tous les endroits où j'ai vu la compréhension de la liste de Python, vous pouvez facilement vous débrouiller avec les fonctions `filter ()` et `map ()`.

    dirs[:] = [d for d in dirs if d[0] != '.' and d != exclude_dir] dirs[:] = filter(lambda d: d[0] != '.' and d != exclude_dir, dirs) '[' + ', '.join(python_types_to_11l[ty] for ty in self.type_args) + ']' '[' + ', '.join(map(lambda ty: python_types_to_11l[ty], self.type_args)) + ']' # Nested list comprehension: matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ] [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] list(map(lambda i: list(map(lambda row: row[i], matrix)), range(4))) 

2. `filter ()` et `map ()` en 11l sont plus jolis qu'en Python

    dirs[:] = filter(lambda d: d[0] != '.' and d != exclude_dir, dirs) dirs = dirs.filter(d -> d[0] != '.' & d != @exclude_dir) '[' + ', '.join(map(lambda ty: python_types_to_11l[ty], self.type_args)) + ']' '['(.type_args.map(ty -> :python_types_to_11l[ty]).join(', '))']' outfile.write("\n".join(x[1] for x in fileslist if x[0])) outfile.write("\n".join(map(lambda x: x[1], filter(lambda x: x[0], fileslist)))) outfile.write(fileslist.filter(x -> x[0]).map(x -> x[1]).join("\n")) 

   et par conséquent, le besoin de compréhension de liste en 11l disparaît réellement [le remplacement de la compréhension de liste par filter() et / ou map() est effectué pendant la conversion du code Python en 11l automatiquement ] .

Convertir la chaîne if-elif-else en commutateur

 ch = instr[i] if ch == "[": nesting_level += 1 elif ch == "]": nesting_level -= 1 if nesting_level == 0: break elif ch == "'": ending_tags.append(''') # '' elif ch == "'": assert(ending_tags.pop() == ''') 

 switch instr[i] '[' nesting_level++ ']' if --nesting_level == 0 loop.break "'" ending_tags.append("'") // '' "'" assert(ending_tags.pop() == "'") 

 switch (instr[i]) { case u'[': nesting_level++; break; case u']': if (--nesting_level == 0) goto break_; break; case u''': ending_tags.append(u"'"_S); break; // '' case u''': assert(ending_tags.pop() == u'''); break; } 

Convertir de petits dictionnaires en code natif

 tag = {'*':'b', '_':'u', '-':'s', '~':'i'}[prev_char()] 

 var tag = switch prev_char() {'*' {'b'}; '_' {'u'}; '-' {'s'}; '~' {'i'}} 

 auto tag = [&](const auto &a){return a == u'*' ? u'b'_C : a == u'_' ? u'u'_C : a == u'-' ? u's'_C : a == u'~' ? u'i'_C : throw KeyError(a);}(prev_char()); 

 rn = {'I': 1, 'V': 5, 'X': 10, 'L': 50, ...} 

 var rn = ['I' = 1, 'V' = 5, 'X' = 10, 'L' = 50, ...] 

 auto rn = create_dict(dict_of(u'I'_C, 1)(u'V'_C, 5)(u'X'_C, 10)(u'L'_C, 50)...); 

Capture \ Ca pture variables externes

 writepos = 0 def write_to_pos(pos, npos): nonlocal writepos outfile.write(...) writepos = npos 

 var writepos = 0 fn write_to_pos(pos, npos) @outfile.write(...) @writepos = npos 

 auto writepos = 0; auto write_to_pos = [..., &outfile, &writepos](const auto &pos, const auto &npos) { outfile.write(...); writepos = npos; }; 

Variables globales

 break_label_index = -1 ... def parse(tokens, source_): global source, tokeni, token, scope source = source_ tokeni = -1 token = None break_label_index = -1 scope = Scope(None) ... 

 var break_label_index = -1 ... fn parse(tokens, source_) :source = source_ :tokeni = -1 :token = null break_label_index = -1 :scope = Scope(null) ... 

Index / numéro de l'élément de conteneur actuel

 items = ['A', 'B', 'C'] for index, item in enumerate(items): print(str(index) + ' = ' + item) 

 var items = ['A', 'B', 'C'] loop(item) items print(loop.index' = 'item) 

Performances

Et maintenant, ajoutez au diagramme l'implémentation générée par le transpilateur Python → 11l → C ++:

Le temps d'exécution [ temps de conversion du fichier de 488 Ko ] était de 868 ms pour CPython et de 38 ms pour le code C ++ généré [ cette fois-ci inclut à part entière [ c. -à- d. pas seulement travailler avec des données en RAM ] exécutant le programme par le système d'exploitation et toutes les entrées / sorties [ lecture du fichier source [ .pq ] et sauvegarde du nouveau fichier [ .html ] sur le disque ] ] .

Je voulais également essayer Shed Skin , mais il ne prend pas en charge les fonctions locales.
Numba n'a pas pu être utilisé non plus (il génère une erreur «Utilisation de l'opcode inconnu LOAD_BUILD_CLASS»).
Voici l'archive avec le programme utilisé pour comparer les performances [ sous Windows ] (nécessite Python 3.6 ou supérieur et les packages Python suivants: pywin32, cython).