具体而言，python想提速度，基本思路是两个，有个就jit技术，在python中比较好用的就是pypy；另外一种就是先分析代码速度瓶颈，然后把性能瓶颈用c或者别的语言写成模块，让python调用。...今天主要讲一讲pypy。 我们先来看一个例子： #!...然后我们想到了厉害的pypy。看一下效果吧： ? ...换句话说，如果你写的python程序只包含build_in函数的话，那么很开心，pypy可以很好的加速，但是通常情况下并不是这样的，我能会用到各种各样的库。...那怎么办，为了使用pypy而牺牲python最大的优点，第三方库，似乎有点舍本逐末了，还不如直接用cpp呢！ 其实有一个叫jitpy的东西，据说可以用，但是。。好像最近网被墙了。。
简单地说，Python是一门编程语言，任何一种编程语言都需要用另一种语言来实现它，比如C语言就是用机器语言来实现的。所以，Python根据实现方式不同分为了CPyhton、Pypy、Jython等。...但是CPython有几个缺陷，一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳，二是CPython无法支持JIT（即时编译），导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。于是出现了Pypy。...Pypy Pypy是用Python自身实现的解释器。针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。...但是，Pypy无法支持官方的C/Python API，导致无法使用例如Numpy，Scipy等重要的第三方库。这也是现在Pypy没有被广泛使用的原因吧。...Jython Jython是将Python code在JVM上面跑和调用java code的解释器。 以上只是简单介绍了Python，CPython，Pypy，Jython的关系，算是抛砖引玉了。
ppt看这里： Link 下面开始： PyPy简单介绍 胡阳@手机搜狐 date: 2013-06-14 http://www.the5fire.com 什么是PyPy 纯Python实现的Python...解释器(Python in Python) 其实是RPython 一个框架：用来实现编程语言尤其是动态语言的解释器/虚拟机 比如Ruby解释器： Topaz 比如Prolog解释器： Pyrolog 起源...中提出的，Python的子集-Restric/Reduce Python JIT针对常被执行的代码进行编译，优化为Native code 架构 RPython Translation Toolchain...doc1一个通用的动态语言实现框架 纯Python的解释器(RPython) doc使用上面的框架实现的灵活高速的Python实现 安装使用 http://pypy.org/download.html...Python本身的发展 + 高效的JIT 为什么PyPy是未来 参考 用 Psyco 让 Python 运行得像 C 一样快 http://en.wikipedia.org/wiki/PyPy http
PyPy是用Python实现的Python解释器，集成了一种即时 (JIT) 编译器。这与能够以革命性的方式改变 Java 性能的知名技术 HotSpot 属于同一种技术的不同形式。...总得来说就是一个能够提高python运行速度的项目，不过目前没有在网上找到有哪个比较知名的python网站在用pypy，之前Quora中有部分项目使用pypy，貌似现在已经不用了。...相关资料： 官网：http://pypy.org/ quora pypy： http://www.quora.com/PyPy PYPY IN PRODUCTION：https://ep2013....europython.eu/conference/talks/pypy-in-production PyPy 简介：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource.../os-pypy-intro/ -
继续昨天的文章，终于用pypy跑起了Django和MySQL，今天就把blog用pypy在本地跑一下试试。然后顺便用ab测一下，看看效果。...得到的结果是：由pypy运行的gunicorn 平均每秒处理13.32个请求;通过python2.7.3执行的gunicorn，平均每秒处理11.09 个请求。...这个差别并不大，不过关于内存占用的差别倒是挺出乎意料的，基于pypy运行的gunicorn占了300M多的内存，而后者，我之前也说过，30M左右。这个差异还是挺大的。...最后是完整的记录： 先是Python2.7.3: Server Software: gunicorn/0.17.4 Server Hostname: 127.0.0.1 Server...的成员alex写了片关于pypy测试的文章，有兴趣的可以了解下，英文的： http://alexgaynor.net/2013/jul/15/your-tests-are-not-benchmark/
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了，原文讲的内容偏理论，干货比较少。我们可以再深入一点点，了解pypy的真相。 正式开始之前，多唠叨两句。...下面是一些解释器实现: CPython 使用c语言实现的解释器 PyPy 使用python语言的子集RPython实现的解释器，一般情况下PyPy比CPython快4.2倍 Stackless Python...它针对大型现实应用程序（例如Web服务），无需进行开发工作即可提供高达30％的加速。 ......pypy快的主要在pure-python，也就是纯粹的python实现部分。...pypy使用了JIT技术，在一些常见的场景下可以显著提高python的执行效率，对cpython的兼容性也很高。如果项目纯python部分较多，推荐尝试使用pypy运行程序。
参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多，难以快速的求解出答案，所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。...1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。...可以看到有两个PyPy版本，很容易从名字就看出来一个是针对python2的，一个是针对python3的，我两个都装了，所以显示了两个对勾。...这里建议大家安装python2版本的，因为装了python3版本的之后发现pandas安装总是报错。 使用如下命令安装PyPy brew install pypy 等待安装完成即可。...3、PyPy使用pip安装第三方库 PyPy是独立于系统自身的python环境的，所以它不能使用系统自身已经安装的python第三方库，所以使用PyPy运行python程序时，如果涉及到第三方库，会报找不到模块的错误
但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，那么转换代码的时间就可以做一些更有意义的事情。 而 PyPy，恰好可以解决这一问题。它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。...的速度，使用默认的 Python 解释器和 PyPy 运行上述代码，执行一个从整数 0 加到 100,000,000 的循环, 然后打印出运行时间。...运行结果如下： 运行时间 Python vs PyPy 这不是学术意义上的评估，但该结果是令人惊叹的。与大约需要 10 秒钟的默认 Python 解释器相比，PyPy 仅用 0.22 秒就完成了执行。...而且无需进行任何更改就可以直接将 Python 代码放到 PyPy 上。而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。 为什么 PyPy 这么快？...解释器逐行运行程序 即时编译 PyPy 是利用即时编译来执行 Python 代码的。即 PyPy 不同于解释器，它并不会逐行运行代码，而是在执行程序前先将部分代码编译成机器码。
hg clone https://bitbucket.org/pypy/pypy cd pypy/pypy/goal python ../...../rpython/bin/rpython --opt=jit targetpypystandalone.py [config opt](http://pypy.readthedocs.org/en/latest
下面是五种已有的方案，帮助你提高 Python 的性能。 1. PyPy 在 CPython 的替代品中，PyPy 是最显眼的那一个（比如 Quora 就在生产环境中使用它）。...PyPy 使用适时编译来加速 Python，这项技术 Google 也在使用，Google 在 V8 引擎中使用它加速 Javascript。...最近的版本 PyPy2.5 增加了一些提升性能的特性，其中有一项很受欢迎，它集成了 Numpy，Numpy 之前也一直被用来加速 Python 的运行。...使用 Python3 的代码需要对应地使用 PyPy3。PyPy 目前只支持到 Python3.2.5，对 Python3.3 的支持正在进行中。 2....学习了 Cython，Numba 也采用了部分加速的策略，只加速 CPU 密集型的任务；同时它又学习了 PyPy 和 Pyston，通过 LLVM 运行 Python。
因此，在 Python 代码中，能用 Numpy 数组操作的尽量用 Numpy 数组操作，不到万不得已不要使用 Python 的循环。 2....Numba 是直接针对 Python 代码作优化的， 而且兼容常用的科学计算包。
如果我们能够按原样使用现有的Python程序并以更快的速度运行它，那不是很好吗？这正是PyPy允许你做的事情。 PyPy与CPython PyPy是Python解释器CPython的直接替代品。...平均而言，PyPy将Python加速了大约7.6倍，一些任务加速了50倍或更多。CPython解释器根本不会执行与PyPy一样的优化方式，并且可能永远不会，因为这不是它的设计目标之一。...下面讨论了一些例外，但是PyPy的目标是运行现有的，并且未经修改的Python代码并为其提供自动化的速度提升。 PyPy目前通过项目的不同版本支持Python 2和Python 3。...换句话说，你需要下载不同版本的PyPy，具体取决于你运行的Python版本。 PyPy的Python 2分支已经存在了很长时间，但到目前为止，python 3版本的速度已经提高了很多。...PyPy最适合纯Python的应用程序 PyPy在“纯”Python应用程序中表现最佳，换句话说也就是用Python编写的没有夹杂其他语言的应用程序中表现最佳。
1、使用for import numpy as np from datetime import datetime img=np.random.random([...
1、首先安装pypy 官网：http://pypy.org/ 下载的1.9的,下载完成之后用tar xf 文件名，解压缩。复制pypy-1.9到～/.local/目录下。...最后在终端，输入pypy，是不是像python那样，进入了交互模式，并且多了行类似于这样的提示： [PyPy 1.9.0 with GCC 4.4.3] on linux2 2、安装django 其实是把...django放到pypy目录的site-package下，直接把现在python的site-package下的包复制过来就行了。...3、安装mysql-python 从这下载：http://sourceforge.net/projects/mysql-python/?... 接着尝试mysql-python： import MySQLdb ，没有报错，说明成功。然后就可以继续下一步操作了。
Python中多变的数据结构可以造成很大的差异，使用一个set就可以事半功倍。甚至一个自己定义的数据结构，对于内存，运算速度，处理方式等都有很大的影响。...循环的使用 如果使用for循环进行简单而大量的操作，不妨试试map()函数，或者python2.0中就已经有的list方法直接生成。或者使用迭代器进行循环的操作。...首先在头部写明 import 声明 大量的import会影响Python的性能。虽然随处可以import, 但最好在代码的头部集中写明。...减少执行语句的数量 Python中有一个定期检查线程是否该运行的函数。这个函数的大量调用会影响性能。最好我们可以设置这个值为较大的数，或者使用少的执行语句而以空间换时间。...Python不是C 移位不一定比加法快。Python是一个高级语言，调用底层不一定快。 使用xrange而不是range 在py3中不用考虑这一条。因为range已经优化了。
以前没有关注过pypy，但是看到rasperry pi上pypy效果不错，我在服务器上也测试一下。 我的操作系统是CentOS是6.4，64位。...keyword=pypy 下载完rpm包开始安装，大家注意顺序。...# rpm -ivh pypy-libs-1.9-1.el6.x86_64.rpm # rpm -ivh pypy-1.9-1.el6.x86_64.rpm # rpm -ivh pypy-devel-...(1,10**7) for i in all: if check(i): if check(i**2): print i,i**2 if __name__ == '__main__': main() Python...测试效果，pypy比python快差不多4倍。
下面是五个方法可以在某些方面提高Python代码的性能和执行效率。 PyPy 在选择CPython的简易替代语言时，PyPy无疑是最佳之选(如Quora就是由它编写而成)。...由于与现有Python代码保持高度兼容性，PyPy也是默认程序运行时的一个很好选择。...引擎相同的语言加速技术。...本月初，最新版本PyPy 2.5即将发布，此版本会有一系列的性能改进，提供更全面的如NumPy的支持，用于加速Python性能的共享库。 Python 3.x必须由单独的PyPy3项目构建而成。...同样的，numba把Python源码通过LLVMPy生成JIT后的.so文件来加速。不同点在 于，Numba是以JIT为主的，加速对源码的侵入性较小。
Step1 下载安装Py2exe Py2exe是一个Python工具发布扩展包，可以用来将Python脚本转化为Windows的可执行程序，详情看 官网 py2exe.org 。...解释器（python.exe）的路径，并向 sys.path 添加site-packages目录。...Step3 执行打包 为了简化打包过程，可以事先做个bat文件，放在与上述连个py文件相同的目录： python setup_py2exe.py.py py2exe pause 如果提示python不是有效的应用程序...，那么python可以使用python.exe的绝对路径（如：C:\Python27\ArcGISx6410.4\python.exe），或者在 windows的环境变量path中添加python.exe...\ArcGISx6410.4\Lib C:\Python27\ArcGISx6410.4\Lib\site-packages PS： 开头提到的帖子中，没有提到要增加 C:\Python27\ArcGISx6410.4
关于pypy这个东西，搞python有段时间的人应该都知道，我博客之前也写过两篇pypy的文章,有兴趣的可以看看： 什么是pypy pypy运行django+mysql简单教程 这篇文章主要介绍如何安装一个基于...可以参考这篇文章: 使用virtualenv创建虚拟python环境 2....下载pypy 到这里：http://pypy.org/download.html ，下载linux binary的pypy包, 当前最新是2.0.2。然后 tar -xvf 文件名 解压缩。...这样就成功创建了一个基于pypy的虚拟环境，基于pypy的概念就是指默认的python解释器就是pypy。...cd到pypy-env中，激活虚拟环境： . bin/active ，然后执行python进入交互模式，是不是发现多了一些提示信息，提醒你目前的pypy版本是啥，等一些信息。 4.
大家常说 Python 执行速度慢，今天给大家推荐一篇关于 PyPy 解释器，它能有效提升代码运行速度。...但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，那么转换代码的时间就可以做一些更有意义的事情。 而 PyPy，恰好可以解决这一问题。它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。...运行时间 Python vs PyPy 这不是学术意义上的评估，但该结果是令人惊叹的。与大约需要 10 秒钟的默认 Python 解释器相比，PyPy 仅用 0.22 秒就完成了执行。...而且无需进行任何更改就可以直接将 Python 代码放到 PyPy 上。而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。 为什么 PyPy 这么快？...这也就是为什么PyPy可以让Python有这么快的执行速度了。目前，大部分的使用者还保持使用着默认的Python编译器，如果对速度有要求不妨可以试试PyPy编译器 ?
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