采用Psyco實現(xiàn)python執(zhí)行速度提高到與編譯語言一樣的水平
更新時間：2014年10月11日 12:13:01 投稿：shichen2014
這篇文章主要介紹了采用Psyco實現(xiàn)python執(zhí)行速度提高到與編譯語言一樣的水平的方法,是非常實用的Python第三方庫,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了采用Psyco實現(xiàn)python執(zhí)行速度提高到與編譯語言一樣的水平的方法，分享給大家供大家參考。具體實現(xiàn)方法如下：
一、安裝Psyco很簡單，它有兩種安裝方式，一種是源碼方式，一種是二進制碼方式：
如果用源碼方式安裝，你需在源碼的目錄中調(diào)用python setup.py install命令編譯生成psyco子目錄，再把該子目錄整個拷貝到python的site-packages目錄下。
如果用二進制碼方式安裝，按這個網(wǎng)址列表中的python與psyco版本對應(yīng)表下載合適的二進制文件，解壓后會生成一個psyco-1.x的目錄，把該目錄下的psyco目錄整個拷貝到python的site-packages目錄下即可。
二、使用說明，在需要做效率優(yōu)化的源文件前面加入以下兩句：
復制代碼 代碼如下:
import psyco
psyco.full()
psyco.full()
另外，使用psyco.profile()可以對大程序進行適當分析，以確定哪些函數(shù)最值得編譯。
psyco.log()函數(shù)用來記錄profile()得到的信息，下次就可以運行就能更快一點。
psyco.bind(myfunc)指定對函數(shù)myfunc進行編譯，可以做到比full()更精細的控制。
psyco.proxy(f)創(chuàng)建一個新的函數(shù)，它的代碼是由f編譯得到二進制碼
三、例子：
psyco_test.py文件代碼如下：
復制代碼 代碼如下:
#!/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)))
# 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)))
運行結(jié)果如下：
復制代碼 代碼如下:
jobin@jobin-desktop:~/work/python/psyco$ python psyco_test.py
TestA(): 4.41s
TestB(): 1.63s
TestA(): 4.41s
TestB(): 1.63s
使用psyco處理過的函數(shù)執(zhí)行速度快了4倍左右， 跟作者宣稱的差不多。
希望本文所述對大家的Python程序設(shè)計有所幫助。
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