pypy提升python項(xiàng)目性能使用詳解
一、PyPy介紹
PyPy是用Python實(shí)現(xiàn)的Python解釋器的動(dòng)態(tài)編譯器,是Armin Rigo開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品,能夠提升我們python項(xiàng)目的運(yùn)行速度。PyPy 是利用即時(shí)編譯的 Python 的替代實(shí)現(xiàn)。
背后的原理是 PyPy 開(kāi)始時(shí)就像一個(gè)解釋器,直接從源文件運(yùn)行我們的 Python 代碼。但是,PyPy 不是逐行運(yùn)行代碼,而是在執(zhí)行它們之前將部分代碼編譯為機(jī)器代碼。
根據(jù)官方文檔的介紹可以看到,平均下來(lái)PyPy比CPython(也就是我們主流使用的python)快4.5倍:
PyPy除了速度快外,還有下面一些特點(diǎn):
- 內(nèi)存使用情況比cpython少
- gc策略更優(yōu)化
- Stackless 協(xié)程模式默認(rèn)支持,支持高并發(fā)
- 兼容性好,高度兼容cpython實(shí)現(xiàn),基本可以無(wú)縫切換
- PyPy為許多平臺(tái)和操作系統(tǒng)提供預(yù)編譯的二進(jìn)制文件:
二、PyPy安裝
我們直接訪問(wèn)下載地址:www.pypy.org/download.ht… 下載對(duì)應(yīng)的包使用即可。
下載完成后解壓到任意目錄然后加入到環(huán)境變量中:
然后在控制臺(tái)中執(zhí)行pypy
就可以開(kāi)始使用它了:
三、PyPy和Python測(cè)試對(duì)比
我們可以通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的腳本來(lái)測(cè)試一下它們之間的性能差異,下面是一個(gè)循環(huán)3千萬(wàn)次的累乘計(jì)算:
import datetime x = 0 start_time = datetime.datetime.now() for i in range(30000000): x += i * i print('耗時(shí):', datetime.datetime.now() - start_time)
測(cè)試結(jié)果
python耗時(shí): 0:00:03.357052
pypy耗時(shí): 0:00:00.761932
可以看到有近4.5倍的性能差距,這也符合PyPy官網(wǎng)介紹的。
四、PyPy注意事項(xiàng)
經(jīng)過(guò)測(cè)試PyPy也有一些庫(kù)是不支持的:
- pyinstrument
- sshtunnel
這只是我經(jīng)常使用的一些庫(kù)中發(fā)現(xiàn)不支持的庫(kù),但絕大部分的庫(kù)都是支持的,比如Django、requests、pymysql
等。
另外,對(duì)于諸如numpy
、pandas
這類本身就是C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的擴(kuò)展時(shí),PyPy的性能反而會(huì)更低,PyPy只對(duì)純Python庫(kù)有明顯的性能提升。
最后在你決定要使用PyPy時(shí),你應(yīng)該思考你的項(xiàng)目是否有性能瓶頸,或者性能瓶頸是因?yàn)镻ython本身效率慢的問(wèn)題。如果是后端接口項(xiàng)目(類似使用flask、django開(kāi)發(fā)的后端)其性能瓶頸往往在SQL的執(zhí)行和代碼本身的邏輯問(wèn)題上,而不是python執(zhí)行慢導(dǎo)致的。所以即便你使用了PyPy也大概率不能解決你的性能問(wèn)題。
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