Posted in Python onOctober 11, 2014
本文实例讲述了采用Psyco实现python执行速度提高到与编译语言一样的水平的方法,分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
一、安装Psyco很简单,它有两种安装方式,一种是源码方式,一种是二进制码方式:
如果用源码方式安装,你需在源码的目录中调用python setup.py install命令编译生成psyco子目录,再把该子目录整个拷贝到python的site-packages目录下。
如果用二进制码方式安装,按这个网址列表中的python与psyco版本对应表下载合适的二进制文件,解压后会生成一个psyco-1.x的目录,把该目录下的psyco目录整个拷贝到python的site-packages目录下即可。
二、使用说明,在需要做效率优化的源文件前面加入以下两句:
import psyco psyco.full()
另外,使用psyco.profile()可以对大程序进行适当分析,以确定哪些函数最值得编译。
psyco.log()函数用来记录profile()得到的信息,下次就可以运行就能更快一点。
psyco.bind(myfunc)指定对函数myfunc进行编译,可以做到比full()更精细的控制。
psyco.proxy(f)创建一个新的函数,它的代码是由f编译得到二进制码
三、例子:
psyco_test.py文件代码如下:
#!/usr/bin/python # Filename:psyco_test.py import math, timeit, psyco def TestA(): res, loopcnt = 0.0, 100 for i in range(loopcnt): for j in range(loopcnt): for k in range(loopcnt): res = res + math.sin(i + j + k) if __name__ == '__main__': TestB = psyco.proxy(TestA) ta = timeit.Timer("TestA()", "from __main__ import TestA") tb = timeit.Timer("TestB()", "from __main__ import TestB") print ("TestA(): %.2fs" % (ta.timeit(10))) print ("TestB(): %.2fs" % (tb.timeit(10)))
运行结果如下:
jobin@jobin-desktop:~/work/python/psyco$ python psyco_test.py TestA(): 4.41s TestB(): 1.63s
使用psyco处理过的函数执行速度快了4倍左右, 跟作者宣称的差不多。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
采用Psyco实现python执行速度提高到与编译语言一样的水平
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