Python下使用Psyco模块优化运行速度

C语言程序

代码如下:

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

int main() {
fib(40);
return 0;
}

代码如下:

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

代码如下:

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

可以看到运行时间还是有点差距的，这里的差距大概是5倍左右，现在就介绍Psyco：

Psyco 是 Python 语言的一个扩展模块，可以即时对程序代码进行专业的算法优化，可以在一定程度上提高程序的执行速度，尤其是在程序中有大量循环操作时。最早被 Armin Rigo 开发，后来由 Christian Tismer 维护并继续完善。

Psyco 可以在 32位元 的 GNU/Linux、BSD、Mac OS X、Microsoft Windows 平台上运行。Psyco 使用 C语言 编写，只针对32位元平台进行了编码。目前开发工作已经停止，由 PyPy 所接替，同时 PyPy 也提供针对 64位元 系统的支持。Psyco 可以在 Python解释器 编译代码时自动优化，将其使用C实现，并针对循环操作进行一些特殊的优化。经过这些优化，程序的性能将会得到提升，在跨平台环境下尤为明显。

安装Psyco

代码如下:

sudo apt-get install python-psyco

或者到官网上下载安装包，使用easy install安装即可。

使用Psyco模块

代码如下:

import psyco
psyco.full()

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

运行结果

代码如下:

$ time python fib.py
3.190s

现在将我大部分 Python 代码加上下列脚本来利用 Psyco 提升运行速度：

代码如下:

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