Test de performance

**zelegolas2** · 30/04/2011, 05h00

Bonjour

J'ai fais rouler le test suivante sur mon Mac : http://pastie.org/1849334

Voici le résultat :

Version officiel disponible sur mon Mac:
Python 2.6.1 (r261:67515, Jun 24 2010, 21:47:49)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5646)]
Len of prime numbers: 19998
time: 7.402814

Version installé via Mac Port :
Python 2.6.6 (r266:84292, Apr 26 2011, 11:44:45)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)]
Len of prime numbers: 19998
time: 7.313168

Dernière release stable 1.4 de PyPy :
Python 2.5.2 (c407c9dc5382, Dec 22 2010, 03:00:12)
[PyPy 1.4.1]
Len of prime numbers: 19998
time: 0.858498

Dernière nightly build de la version 1.5 alpha de PyPy :
Python 2.7.1 (aefc70438132, Apr 29 2011, 10:16:31)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.0.1]
Len of prime numbers: 19998
time: 0.448230

Intéressant non !

Ça donne quoi sur votre machine ?
Si vous connaissez d'autres langages pourriez vous convertir mon script dans ceux ci et me les fournir que je puisses les tester sur ma machine et faire un comparatif. Je serai intéressé par la version Php, Ruby et Java.

Merci.

**mont29** · 30/04/2011, 11h29

Ma machine : i7 720QM, 4GB de RAM

Hmm… Mais pourquoi ne pas implémenter complètement l’algo de détection des nombres premiers ? Bon, avec ton code original (légèrement modifié pour passer aussi sous 3.2 – on perd le xrange au profit de range, mais ça fait gagner presque une seconde sous 2.5 et 2.6

) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
#
# Python test performance
#
 
import sys, os, time
 
print('Python %s' % sys.version)
#print '%s' % os.path.normpath(sys.prefix)
 
start = time.time()
primeNumbers = []
output = ""
 
for i in range(2, 20000):
    divisible = False
 
    for number in primeNumbers:
        pass
 
    if not divisible:
        primeNumbers.append(i)
 
print('Len of prime numbers: %d' % len(primeNumbers))
print('time: %f' % (time.time() - start))

Ça me donne :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ python2.5 ./Bureau/test_org.py 
Python 2.5.5 (r255:77872, Nov 28 2010, 16:43:48) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 19998
time: 10.282441
 
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ python2.6 ./Bureau/test_org.py 
Python 2.6.6 (r266:84292, Dec 26 2010, 22:31:48) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 19998
time: 9.441027
 
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ python3.2 ./Bureau/test_org.py 
Python 3.2 (r32:88445, Feb 20 2011, 19:50:20) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 19998
time: 9.157195
 
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ ./PyPy/pypy-1.4.1-linux64/bin/pypy ./Bureau/test_org.py 
Python 2.5.2 (e503e483e9ac, Dec 21 2010, 12:02:48)
[PyPy 1.4.1]
Len of prime numbers: 19998
time: 1.244701

Et avec un algo vite fait mais fonctionnel :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
#
# Python test performance
#
 
import sys, os, time
 
print('Python %s' % sys.version)
#print '%s' % os.path.normpath(sys.prefix)
 
start = time.time()
primeNumbers = []
output = ""
 
for i in range(2, 20000):
    divisible = False
 
    for number in primeNumbers:
        if number * 2 > i:
            break
        if not (i%number):
            divisible = True
            break
 
    if not divisible:
        primeNumbers.append(i)
 
print('Len of prime numbers: %d' % len(primeNumbers))
print('time: %f' % (time.time() - start))

J’obtiens :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ python2.5 ./Bureau/test.py 
Python 2.5.5 (r255:77872, Nov 28 2010, 16:43:48) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.534985
 
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ python2.6 ./Bureau/test.py 
Python 2.6.6 (r266:84292, Dec 26 2010, 22:31:48) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.488701
 
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ python3.2 ./Bureau/test.py 
Python 3.2 (r32:88445, Feb 20 2011, 19:50:20) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.581815
 
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ ./PyPy/pypy-1.4.1-linux64/bin/pypy ./Bureau/test.py
Python 2.5.2 (e503e483e9ac, Dec 21 2010, 12:02:48)
[PyPy 1.4.1]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.079497

(tous ces timing peuvent varier d’environ +/- 10%…)

Ben oui, forcément, il calcule un peu plus, mais boucle beaucoup moins !

**zelegolas2** · 30/04/2011, 14h56

Salut mont29

Intéressant tous ça

J'ai fait le test avec ta version et j'ai rajouté Python 2.7, 3.1 et 3.2 :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
Python 2.6.1 (r261:67515, Jun 24 2010, 21:47:49) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5646)]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.406811
 
Python 2.6.6 (r266:84292, Apr 26 2011, 11:44:45) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.374305
 
Python 2.7.1 (r271:86832, Apr 30 2011, 08:35:53) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.319625
 
Python 3.1.3 (r313:86834, Apr 30 2011, 08:42:35) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.430698
 
Python 3.2 (r32:88445, Apr 30 2011, 08:31:57) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.448055
 
Python 2.5.2 (c407c9dc5382, Dec 22 2010, 03:00:12)
[PyPy 1.4.1]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.045515
 
Python 2.7.1 (aefc70438132, Apr 29 2011, 10:16:31)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.0.1]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.037226

Ce qui est intéressant c'est de voir que les versions de Python 3.x sont moins performantes que les version 2.6 et 2.7 !

De mon coté j'ai oublié de mentionner les caractéristiques de la machine sur laquelle je fais mes tests :

Model Name: Mac Pro
Model Identifier: MacPro5,1
Processor Name: 6-Core Intel Xeon
Processor Speed: 2.93 GHz
Number Of Processors: 2
Total Number Of Cores: 12
L2 Cache (per core): 256 KB
L3 Cache (per processor): 12 MB
Memory: 24 GB
Processor Interconnect Speed: 6.4 GT/s

Ce Mac fonctionne sous Snow Leopard 10.6.7.
C'est une sacré machine !

Le test en lui-même ne tire pas profit de toute la puissance à disposition mais d'un autre coté c'est pas plus mal car ça permet de plus facilement comparer avec d'autres machines

Tu peux donner un peu plus d'info sur ton Linux et ton ordi ?

Si tu veux tester avec PyPy 1.5 tu trouveras les Nightly build à cette adresse : http://buildbot.pypy.org/nightly/trunk/

Sais tu où l'on peut trouver les sources de ce test pour les langages Php, Ruby et Java ? Dans l'idéale il faudrait aussi le faire en C.
Ça permettrai de situer Python par rapport aux autres langages.

Pour ceux qui lisent ce post :

Si vous avez Python installé sur Windows pouvez vous faire le test ? Ça nous permettra de voir si le système d'exploitation a un incidence ou pas. Indiquez aussi les caractéristiques de votre machine.

**Neitsa** · 30/04/2011, 16h34

Hello,

OS: Windows 7 SP1 (64 bits)
CPU: Intel Core I7 960 (4 cores physiques ; 8 logiques)
Memoire: 8Go

Iron python 2.7 Beta 2 / 2.7 Final ; CPython 2.7 / 3.2

# 32 bits
Python 2.7.0 (IronPython 2.7 Beta 2 (2.7.0.20) on .NET 4.0.30319.225)
Len of prime numbers: 19998
time: 2.886154

# 32 bits
Python 2.7.0 (IronPython 2.7 (2.7.0.40) on .NET 4.0.30319.225)
Len of prime numbers: 19998
time: 2.305130

# 64 bits
Python 2.7.0 (IronPython 2.7 (2.7.0.40) on .NET 4.0.30319.225)
Len of prime numbers: 19998
time: 3.041176

# CPython 32 bits
Python 2.7.1 (r271:86832, Nov 27 2010, 18:30:46) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]
Len of prime numbers: 19998
time: 7.148000

# CPython 64 bits
Python 3.2 (r32:88445, Feb 20 2011, 21:30:00) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]
Len of prime numbers: 19998
time: 7.561000

# Pypy 32 bits
Python 2.7.1 (aefc70438132+, Apr 29 2011, 12:45:42)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with MSC v.1600 32 bit]
Len of prime numbers: 19998
time: 0.445000

**zelegolas2** · 30/04/2011, 19h30

Salut Neitsa

Merci pour ton test

Iron Python est moins bon que PyPy mais se défend mieux que la version officielle de Python
Intéressant...

Tous les tests à date semblent démontrer que Python 3.x et moins bon que les versions Python 2.x. Plutôt moche

Pourrais tu essayer d'installer la version Windows de PyPy 1.5 et faire le test avec ? (tu peux la télécharger ici)

**mont29** · 30/04/2011, 20h05

Ah bah oui, tiens, salut, zelegolas2

Yep, le PyPy 1.5 est encore plus rapide (quasiment dix fois plus que CPython, en fait) :

avec ton code d’origine :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ ./PyPy/pypy-c-jit-43780-b590cf6de419-linux64/bin/pypy ./Bureau/test_org.py 
Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 02:00:34)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.4.3]
Len of prime numbers: 19998
time: 0.999525

Et avec le mien :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ ./PyPy/pypy-c-jit-43780-b590cf6de419-linux64/bin/pypy ./Bureau/test.py 
Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 02:00:34)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.4.3]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.058382

Ma machine :
* i7 720QM (4 cores / 8 threads, 1.6GHz de base, 256K/6M de L2/L3)
* 4Go RAM
* Debian Testing amd64

À propos de python 3.2, c’est de notoriété publique qu’il est plus lent que la branche 2.x – ils ont déjà bien amélioré les choses, mais c’est sûr qu’il reste du travail de ce côté-là…

PS*: T’as un monstre, comme machine… Surtout chez Mac, elle doit valoir autant qu’une petite voiture !

**Neitsa** · 30/04/2011, 23h07

Mis a jour de mon post avec un test sous Pypy 1.5.0 (la version Windows est encore en Beta). Ça carbure sec

Python 2.7.1 (aefc70438132+, Apr 29 2011, 12:45:42)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with MSC v.1600 32 bit]
Len of prime numbers: 19998
time: 0.445000

**zelegolas2** · 01/05/2011, 03h24

Envoyé par Neitsa

Mis a jour de mon post avec un test sous Pypy 1.5.0 (la version Windows est encore en Beta). Ça carbure sec

Excellent !
Quelque soit la plate-forme PyPy semble confirmer ses excellentes performances

Merci Neitsa d'avoir pris le temps de faire ce test.

Reste plus qu'à comparer ça avec d'autres langages comme Php, Ruby et Java. Y a t il un expert de ces langages dans la salle qui pourrait nous convertir ce petit script Python ?

**zelegolas2** · 01/05/2011, 03h40

Envoyé par mont29

Ah bah oui, tiens, salut, zelegolas2

Yep, le PyPy 1.5 est encore plus rapide (quasiment dix fois plus que CPython, en fait) :

avec ton code d’origine :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ ./PyPy/pypy-c-jit-43780-b590cf6de419-linux64/bin/pypy ./Bureau/test_org.py 
Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 02:00:34)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.4.3]
Len of prime numbers: 19998
time: 0.999525

Et avec le mien :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
i7deb64@debian-i7-amd64:~$ ./PyPy/pypy-c-jit-43780-b590cf6de419-linux64/bin/pypy ./Bureau/test.py 
Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 02:00:34)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.4.3]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.058382

Ma machine :
* i7 720QM (4 cores / 8 threads, 1.6GHz de base, 256K/6M de L2/L3)
* 4Go RAM
* Debian Testing amd64

À propos de python 3.2, c’est de notoriété publique qu’il est plus lent que la branche 2.x – ils ont déjà bien amélioré les choses, mais c’est sûr qu’il reste du travail de ce côté-là…

PS*: T’as un monstre, comme machine… Surtout chez Mac, elle doit valoir autant qu’une petite voiture !

Excellent !

PS: Pour la machine elle a couté un bras (et une jambe aussi) mais c'est que du bonheur de bosser avec ;-)

**zelegolas2** · 01/05/2011, 03h43

J'ai envoyé un post dans les forums C, Php, Ruby et Java pour faire la conversion du script de test dans ces langages.
Pour que ça soit intéressant il faut que ça soit un expert dans ces langages qui nous fasse la conversion.
J'ai hâte de voir ce que ça donnera.

**kango** · 01/05/2011, 11h38

Intéressant ce Pypy

J'ai utilisé la release binaire 1.5.0 pour linux x86_64 de PyPy

Testé sur mon core i7 860@2.80GHz - Ubuntu 10.10 x86_64 2.6.35-28.

Avec le script de l'op:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
Python 2.6.6 (r266:84292, Sep 15 2010, 16:22:56) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 19998
time: 6.351838

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 02:00:34)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.4.3]
Len of prime numbers: 19998
time: 0.595387

Avec le script de mont29:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
Python 2.6.6 (r266:84292, Sep 15 2010, 16:22:56) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.323845

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 02:00:34)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.4.3]
Len of prime numbers: 2262
time: 0.033283

ça envoie la purée !

Voici un comparatif avec un programme Fortran et C basé sur l'algo de mont29:

FORTRAN:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
program primes
 
integer:: i, j, n
logical:: divisible
integer, dimension(200000):: primeNumbers
real:: startTime, endTime
 
n = 0
primeNumbers = 0
 
call cpu_time(startTime)
do i = 2, 200000
    divisible = .false.
    do j = 1, n
        if (primeNumbers(j) * 2 > i) then
            exit
        else if (mod(i, primeNumbers(j)) == 0) then
            divisible = .true.
            exit
        end if
    end do
    if (.not.divisible) then
        n = n + 1
        primeNumbers(n) = i
    end if
end do
call cpu_time(endTime)
 
write(*, '("GNU Fortran 4.4.5 [optimization level: 3]")')
write(*, '("Len of prime numbers: ", i5)')n
write(*, '("Time: ", f8.6)')endTime - startTime
 
end program primes

C:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
#include <stdio.h>
#include <time.h>
 
int main()
{
    clock_t startTime, endTime;
    int i, j, n;
    int primeNumbers[200000];
    int divisible;
 
    n = 0;
 
    startTime = clock();
    for (i=2; i<=200000; i++)
    {
        divisible = 0;
        for (j=1; j<=n; j++)
        {
            if (primeNumbers[j] * 2 > i)
                break;
            else if (i % primeNumbers[j] == 0)
            {
                divisible = 1;
                break;
            }
        }
        if (!divisible)
        {
            n += 1;
            primeNumbers[n] = i;
        }
    }
    endTime = clock();
 
    printf("GCC 4.4.5 [optimization level: 3]\n");
    printf("Len of prime numbers: %d\n", n);
    printf("Time: %f\n", (float)(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC);
 
    return 0;
}

J'ai augmenté le nombre de nombre à tester pour avoir quelque chose de plus significatif (je suis passé de 20000 à 200000). Voilà les résultats:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
Python 2.6.6 (r266:84292, Sep 15 2010, 16:22:56) 
[GCC 4.4.5]
Len of prime numbers: 17984
time: 23.686342

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 02:00:34)
[PyPy 1.5.0-alpha0 with GCC 4.4.3]
Len of prime numbers: 17984
time: 2.130583

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
GNU Fortran 4.4.5 [optimization level: 3]
Len of prime numbers: 17984
Time: 0.310000

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
GCC 4.4.5 [optimization level: 3]
Len of prime numbers: 17984
Time: 0.320000

pas mal du tout

**zelegolas2** · 01/05/2011, 15h18

Merci Kango pour ton test

J'aurai été étonné si PyPy avait été aussi performant que la version en C ou en Fortran mais il se défend plutôt bien quand même.

**kango** · 01/05/2011, 15h28

oui moi aussi

ce projet est vraiment très prometteur, je le suis sans l'avoir vraiment testé depuis de longs mois, là je crois que je vais me mettre à le tester plus sérieusement !

Test de performance

Python

Discussions similaires

Partager

Partager