Python下使用Psyco模塊優化運行速度

今天介紹下Psyco模塊，Psyco模塊可以使你的Python程序運行的像C語言一樣快。
都說Python語言易用易學，但性能上跟一些編譯語言（如C語言）比較要差不少，這里可以用C語言和Python語言各編寫斐波納契數列計算程序，並計算運行時間：

C語言程序

復制代碼代碼如下:

int fib(int n){
   if (n < 2)
     return n;
   else
     return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}
 
int main() {
    fib(40);
    return 0;
}

Python寫的

復制代碼代碼如下:

def fib(n):  
  if n < 2:  
     return n  
  else:  
     return fib(n - 1) + fib(n - 2)  
fib(40)

運行時間

復制代碼代碼如下:

$ time ./fib
3.099s
$ time python fib.py
16.655s

 

可以看到運行時間還是有點差距的，這里的差距大概是5倍左右，現在就介紹Psyco：

Psyco 是 Python 語言的一個擴展模塊，可以即時對程序代碼進行專業的算法優化，可以在一定程度上提高程序的執行速度，尤其是在程序中有大量循環操作時。最早被 Armin Rigo 開發，后來由 Christian Tismer 維護並繼續完善。

Psyco 可以在 32位元 的 GNU/Linux、BSD、Mac OS X、Microsoft Windows 平台上運行。Psyco 使用 C語言 編寫，只針對32位元平台進行了編碼。目前開發工作已經停止，由 PyPy 所接替，同時 PyPy 也提供針對 64位元 系統的支持。Psyco 可以在 Python解釋器 編譯代碼時自動優化，將其使用C實現，並針對循環操作進行一些特殊的優化。經過這些優化，程序的性能將會得到提升，在跨平台環境下尤為明顯。

安裝Psyco

復制代碼代碼如下:

sudo apt-get install python-psyco

 

或者到官網上下載安裝包，使用easy install安裝即可。

使用Psyco模塊

復制代碼代碼如下:

import psyco
psyco.full()
 
def fib(n):
  if n < 2:
     return n
  else:
     return fib(n - 1) + fib(n - 2)
fib(40)

 

運行結果

復制代碼代碼如下:

$ time python fib.py  
3.190s

改善你的代碼

 

現在將我大部分 Python 代碼加上下列腳本來利用 Psyco 提升運行速度：

復制代碼代碼如下:

try:  
    import psyco  
    psyco.full()  
except ImportError:  
    pass # psyco not installed so continue as usual