使用psyco来加速python程序
最近在写一个python的程序,由于要处理大量的循环语句,导致整个程序运行起来显得很吃力,所以想试试psyco这个模块。安装psyco很简单,直接去http://psyco.sourceforge.net/下载1.6的源码包,在linux下解压,再sudo python setup.py install就OK了,在此不多说。使用方法:1>在自己的python代码中加入import ps
最近在写一个python的代码,由于要处理大量的循环语句,导致整个程序运行起来显得很吃力,所以想试试psyco这个模块。
安装psyco很简单,直接去http://psyco.sourceforge.net/ 下载1.6的源码包,在linux下解压,再sudo python setup.py install就OK了,在此不多说。
使用方法:
1>在自己的python代码中加入import psyco;psyco.full()
psyco.full()是对所有的函数都编译,但是内存开销也随之增加不少,在我的项目中测试发现加了psyco.full()语句后程序占用的内存大了4M多。
2>在代码中使用psyco.profile()可以对大程序进行适当分析,以确定哪些函数最值得编译。此种方式不会对所有的函数都编译,所以也不会像psyco.full()那样占用那么多的内存。
psyco.log()函数用来记录profile()得到的信息,下次就可以运行就能更快一点。
3>psyco.bind(myfunc)指定对函数myfunc进行编译,可以做到比full()更精细的控制。
4>psyco.proxy(f)创建一个新的函数,它的代码是由f编译得到二进制码。
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