推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
随意试了下 pypy 和 Cpython 对比 性能叼炸天啊， 敢问有人把它用在生产环境中了吗？
geew · 2014-09-23 16:42:44 +08:00 · 15989 次点击这是一个创建于 3712 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
 |
1
pyKun 2014-09-23 16:44:55 +08:00
楼主测的什么case？
|
 |
2
geew OP 照着网上的例子随意跑的，开始没觉得差距这么大
例子： https://gist.github.com/anonymous/31c99d0ce30080a158f2 结果： :~$ python t.py total run time: 14.747013092 :~$ pypy t.py total run time: 1.07921886444 |
 |
3
awanabe 2014-09-23 17:16:15 +08:00
这个也就是pypy的JIT的作用了吧...
|
|
4
awanabe 2014-09-23 17:16:53 +08:00
再加一句...重IO的就不太适用了...重计算的还是可以尝试的
|
 |
6
eriale 2014-09-23 17:30:01 +08:00
重IO的瓶颈不在计算上，Livid换过，瓶颈不在python解释器，而是mysql
|
 |
8
CMGS 2014-09-23 17:37:15 +08:00
CPU bound的有效，IO bound的……少侠还是 tornado + pypy吧……
|
 |
10
mengzhuo 2014-09-23 19:04:25 +08:00
pypy请看看内存用量
3倍 |
|
12
CMGS 2014-09-23 22:32:40 +08:00
|
|
13
awanabe 2014-09-23 23:36:18 +08:00  2
@geew 只是举个例子, 描述下大致运作的规则.
你的例子中, 重复1000000次, JIT处理的时候, 就会缓存这段代码. 节省了字节流->机器码的转换. 类似于这样的, 对于计算, 细粒度的比如 1+1之类, 可以缓存结果. 那就省了很多CPU, 所以快在这里面. 对于web服务器, 很多是对于DB, 缓存读取. 遇到这样的IO请求, 就会阻塞. 这个时候只能等待. 可以看下 @CMGS 提供的 tornado + pypy, 虽然tornado主打异步, 不过tornado的mysql也是阻塞的, 如果用到mysql, 瓶颈还在mysql. 以上差不多, 就是解释下 "重IO的就不太适用了...重计算的还是可以尝试的" |
 |
16
nooper 2014-09-28 17:11:45 +08:00
cython 需要内存管理和gil 机制。
|
Select Language