Python和其他腳本語言通常會被摒棄,因為它們相對於一些類似於C語言的編譯型的語言來說效率很低。例如下面的斐波納契數的例子:
C語言中:
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:
def fib(n): if n < 2: return n else: return fib(n - 1) + fib(n - 2) fib(40)
下面是它們各自的執行時間:
$ time ./fib 3.099s $ time python fib.py 16.655s
和預期的一樣,在這個例子中C語言的執行時間:
sudo apt-get install python-psyco
和預期的一樣,在這個例子中C語言的執行時間:
sudo yum install python-psyco和預期的一樣,在這個例子中C語言的執行時間:
#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)和預期的一樣,在這個例子中C語言的執行時間:
$ time python fib.py 3.190s
try: import psyco psyco.full() except ImportError: pass # psyco not installed so continue as usual
和預期的一樣,在這個例子中C語言的執行時間:
rrreee和預期的一樣,在這個例子中C語言的執行時間:
rrreee和預期的一樣,在這個例子中C語言的執行時間:
rrreee和預期的一樣,在這例子中C語言的執行時間效率要比Python快5倍。
在網頁抓取的情況下,執行速度並不是很重要因為瓶頸在於I/O - 下載web頁面。但我在其他環境也想使用Python,所以我們來看看怎麼樣提高python的執行速度。
首先我們來安裝一個python模組:psyco,安裝非常簡單,只需要執行以下命令: