同样的程序在 conda base 环境和其他环境运行效果不同

迫于不会发图，文字描述一下：

程序是挺简单的一个 web 应用（用的 aiohttp ），里面有从磁盘读取图像的操作。

在 base 环境下，大致计算了一下请求的执行时间为 0.1s 左右

新建了一个环境 env2，相同的代码，每个请求的处理时间大致为 0.6s 左右，这种情况下，明显感觉到延时，看打印的记录感觉就像在串行。

很疑惑，这两个环境都在 ubuntu 里跑的，感觉挺玄学的，有没有大佬能帮分析下，（我自己再去测测）

base

环境

挺玄学

测测

3 条回复

jmc891205

2020-12-16 17:12:02 +08:00 via iPhone

python 版本
package 的版本

yuhangch

2020-12-16 17:14:01 +08:00

base 环境
```
(base) git@Data_share:/mnt/e/viz-server/viz$ time python bench.py
<class 'numpy.ndarray'>

real 0m0.771s
user 0m1.063s
sys 0m1.781s

(base) git@Data_share:/mnt/e/viz-server/viz$ python
Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> exit()

(base) git@Data_share:/mnt/e/viz-server/viz$ pip list
Package Version
---------------------- -------------------
affine 2.3.0
aiohttp 3.7.3
aiohttp-cors 0.7.0
async-timeout 3.0.1
attrs 20.3.0
boto3 1.16.35
botocore 1.19.35
brotlipy 0.7.0
certifi 2020.6.20
cffi 1.14.3
chardet 3.0.4
click 7.1.2
click-plugins 1.1.1
cligj 0.7.1
conda 4.9.2
conda-package-handling 1.7.2
cryptography 3.2.1
idna 2.10
jmespath 0.10.0
mercantile 1.1.6
morecantile 2.0.1
multidict 5.1.0
numexpr 2.7.1
numpy 1.19.4
pip 20.2.4
pycosat 0.6.3
pycparser 2.20
pydantic 1.7.3
pyOpenSSL 19.1.0
pyparsing 2.4.7
PySocks 1.7.1
python-dateutil 2.8.1
python-dotenv 0.15.0
rasterio 1.2a1
redis 3.5.3
requests 2.24.0
rio-color 1.0.0
rio-mucho 1.0.0
rio-tiler 2.0.0rc3
ruamel-yaml 0.15.87
s3transfer 0.3.3
setuptools 50.3.1.post20201107
six 1.15.0
snuggs 1.4.7
tqdm 4.51.0
typing-extensions 3.7.4.3
urllib3 1.25.11
wheel 0.35.1
yarl 1.6.3
```

yuhangch

2020-12-16 17:51:48 +08:00

@jmc891205 感谢，又仔细比对了一遍，是有个包版本的问题