Python下使用Psyco模組最佳化運行速度

今天介紹下Psyco模組，Psyco模組可以使你的Python程式啟動並執行像C語言一樣快。
都說Python語言易用易學，但效能上跟一些編譯語言（如C語言）比較要差不少，這裡可以用C語言和Python語言各編寫費伯納西數列計算程式，並計算已耗用時間：

C語言程式

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

代碼如下:

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

已耗用時間

代碼如下:

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

可以看到已耗用時間還是有點差距的，這裡的差距大概是5倍左右，現在就介紹Psyco：

Psyco 是 Python 語言的一個擴充模組，可以即時對程式碼進行專業的演算法最佳化，可以在一定程度上提高程式的執行速度，尤其是在程式中有大量迴圈操作時。最早被 Armin Rigo 開發，後來由 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 系統的支援。Psyco 可以在 Python解譯器 編譯代碼時自動最佳化，將其使用C實現，並針對迴圈操作進行一些特殊的最佳化。經過這些最佳化，程式的效能將會得到提升，在跨平台環境下尤為明顯。

安裝Psyco

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模組

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

代碼如下:

$ time python fib.py
3.190s

改善你的代碼

現在將我大部分 Python 代碼加上下列指令碼來利用 Psyco 提升運行速度：

代碼如下:

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

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