Python性能优化的20条建议(3)

多线程：对于IO密集型的程序，multiprocessing.dummy模块使用multiprocessing的接口封装threading，使得多线程编程也变得非常轻松(比如可以使用Pool的map接口，简洁高效)。

分布式：multiprocessing中的Managers类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序。

不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。

终级大杀器：PyPy

PyPy是用RPython(CPython的子集)实现的Python，根据官网的基准测试数据，它比CPython实现的Python要快6倍以上。快的原因是使用了Just-in-Time(JIT)编译器，即动态编译器，与静态编译器(如gcc,javac等)不同，它是利用程序运行的过程的数据进行优化。由于历史原因，目前pypy中还保留着GIL，不过正在进行的STM项目试图将PyPy变成没有GIL的Python。

如果python程序中含有C扩展(非cffi的方式)，JIT的优化效果会大打折扣，甚至比CPython慢（比Numpy）。所以在PyPy中最好用纯Python或使用cffi扩展。

随着STM，Numpy等项目的完善，相信PyPy将会替代CPython。

使用性能分析工具

除了上面在ipython使用到的timeit模块，还有cProfile。cProfile的使用方式也非常简单： python -m cProfile filename.py，filename.py 是要运行程序的文件名，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，然后可以有针对性地优化。

参考

[1] http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/

[2] http://maxburstein.com/blog/speeding-up-your-python-code/

原文：http://segmentfault.com/blog/defool/1190000000666603