Python和其他脚本语言通常会被摒弃,因为它们相对于一些类似于C语言的编译型的语言来说效率很低。比如下面的斐波纳契数的例子:
C语言中:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
int fib( int n){ if (n < 2) return n; else return fib(n - 1) + fib(n - 2); } int main() { fib(40); return 0; |
Python中:
1
2
3
4
5
6
|
def fib(n): if n < 2 : return n else : return fib(n - 1 ) + fib(n - 2 ) fib( 40 ) |
下面是它们各自的执行时间:
1
2
3
4
5
|
$ time . /fib 3.099s $ time python fib.py 16.655s |
和预期的一样,在这个例子中C语言的执行效率要比Python快5倍。
在网络抓取的情况下,执行速度并不是很重要因为瓶颈在于I/O – 下载web页面。但是我在其他环境也想使用Python,所以我们来看一下怎么样提高python的执行速度。
首先我们来安装一个python模块:psyco,安装非常简单,只需要执行如下命令:
1
|
sudo apt-get install python-psyco |
或者你是在centos的话,执行:
1
|
sudo yum install python-psyco |
然后我们来验证一下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
#引入psyco模块,author: www.pythontab.com import psyco psyco.full() def fib(n): if n < 2 : return n else : return fib(n - 1 ) + fib(n - 2 ) fib( 40 ) |
哈哈,见证奇迹的时刻!!
1
2
|
$ time python fib.py 3.190s |
仅用了3秒,使用psyco模块后python的运行速度和C不相上下!
现在我几乎大部分python代码都会加上如下代码,享受psyco所带来的速度提升
1
2
3
4
5
|
try : import psyco psyco.full() except ImportError: pass # psyco not installed so continue as usual |
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
THE END
暂无评论内容