Seleccionar un idioma incrustado

Question

Estoy haciendo una aplicación que analiza una o más series de datos usando varios algoritmos diferentes (agentes). Llegué a la idea de que cada uno de estos agentes podría implementarse como scripts de Python separados que ejecuto usando Python C API o Boost.Python en mi aplicación.

Estoy un poco preocupado por el tiempo de ejecución por encima de TBH, ya que estoy haciendo un procesamiento de datos bastante pesado y no quiero tener que esperar varios minutos para cada simulación. Normalmente haré cientos de miles, si no millones, de iteraciones en las que invoco los "agentes" externos; ¿Será mejor que solo codificar todo en la aplicación, o será tolerable la caída del rendimiento?

Además, ¿hay otros lenguajes interpretados que pueda usar además de Python?

Answer 1

Sí, toneladas.Lua y Python parecen ser los más populares:

incrustación de Lua

• http://www.lua.org/pil/24.html
• https://stackoverflow.com/questions/38338/why-is-lua-considered-a-game-language
• Lua as a general-purpose scripting language?

Empotrado de Python

• http://docs.python.org/extending/embedding.html

Embedding Tcl

• http://wiki.tcl.tk/3474
• http://wiki.tcl.tk/2265

Embedding Rubí

• How to embed Ruby in C++?

Insertar Perl

• http://perldoc.perl.org/perlembed.html

Insertar JavaScript

• http://spiderape.sourceforge.net/

Hay docenas de motores de JavaScript en todo, esto es sólo un ejemplo. Algunos de ellos son terriblemente rápidos.

Answer 2

es probable que pueda crear un lenguaje incrustado utilizando plantillas C++ y sobrecarga del operador, vea por ejemplo ublas o los lenguajes de la matriz ftensor. no creo que python u otros lenguajes interpretados sean adecuados para tener numberwrunching/data processing.

Answer 3

Para millones de llamadas (de supongo que C++, porque mencionaste impulsar) en python, sí: notarás un golpe de rendimiento. Esto puede ser significativo o no, tal vez la ganancia de velocidad de probar nuevos 'agentes' sería mayor que el golpe. Python tiene bibliotecas numéricas rápidas (como numpy) que pueden ser útiles, pero aún tendrá gastos generales de recopilación de datos, llamadas a python, gil, etc.

Sí, puede incrustar muchos otros idiomas: check out lua. Además, consulte swig.org, que puede conectarse a muchos otros idiomas además de Python.

Answer 4

Me suelen a estar haciendo cientos de miles, si no millones, de iteraciones en el que invoco los externos "agentes"

La caída de rendimiento será notable, tal vez doloroso. Si puede poner los datos en matrices y procesarlos en lotes usando NumPy, debería ser mucho más rápido.

NumPy hace que sea muy fácil hacer cualquier tipo de aritmética un millón de veces seguidas. Por ejemplo, elevar al cuadrado cada elemento de una matriz es así:

>>> x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 
>>> x**2 
array([1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]) 

Super fácil, y el bucle interior apretada aquí se llevan a la práctica C.

Por supuesto NumPy también puede hacer más avanzado procesamiento de datos numéricos .

Answer 5

Tcl fue diseñado desde cero para ser un lenguaje incrustado.

Answer 6

Creo que tcl y Rexx fueron pensados ​​para este propósito.

Answer 7

Lua es bastante rápido como es. Si necesita más velocidad, intente LuaJIT, que es excelente.