数学之路-python计算实战(2)-初遇pypy

PyPy是Python开发者为了更好的Hack Python创建的项目。此外,PyPy比CPython是更加灵活,易于使用和试验,以制定具体的功能在不同情况的实现方法,可以很容易实施。 该项目的目标是,让PyPy比C实现的Python更为容易的适应各个项目和方便裁剪。

PyPy的第一部分:用Python实现的Python

其实这么说并不准确,准确得说应该是用rPython实现的Python,rPython是Python的一个子集,虽然rPython不是完整的Python,但用rPython写的这个Python实现却是可以解释完整的Python语言。

PyPy的第二部分:编译器

这是一个编译rPython的编译器,或者说这个编译器有一个rPython的前端,目前也只有这么一个前端,不过它的后端却是不少,也就是说这个编译器支持许多的目标语言,比较重要的有:C,CIL,Javascript ...


PyPy还提供了JIT编译器和沙盒功能,因此运行速度比CPython要快,以及可以安全的运行一些不被信任的代码。PyPy还有一个单独的支持微线程的版本。这些都是python的弱项,pypy是神器

以下面程序为例:

import  time
start=time.clock()
sum=0
i=1.0
while (i<10000000):
    sum+=i/2.22
    i=i+1
print "sum:%f"%sum
end = time.clock()
print "seconds:%f"%sum

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运行上面程序

deep@myddb:~$ python pythontest.py
sum:22522520270270.273438
seconds:4.090000
deep@myddb:~$ ./pypy  pythontest.py
sum:22522520270270.273438
seconds:0.256000
deep@myddb:~$ 

效果非常不错,让人吃惊

上面程序用到以下函数:

time.clock()

On Unix, return the current processor time as a floating point number expressed in seconds. The precision, and in fact the very definition of the meaning of “processor time”, depends on that of the C function of the same name, but in any case, this is the function to use for benchmarking Python or timing algorithms.


Python的标准库手册推荐在任何系统下都尽量使用time.clock()。不过要注意是在win32系统下,这个函数返回的是真实时间(wall_time),而在Unix/Linux下返回的是CPU时间,不包括其他程序使用的CPU时间。


不过与C还是有差距的,但是已经很不错的,相比cpython来说。

deep@myddb:~$ gcc pythontest.c -o test1
deep@myddb:~$ ./test1
sum = 22522520270270.273438
seconds = 0.080000  s
deep@myddb:~$ ./pypy  pythontest.py
sum:22522520270270.273438
seconds:0.236000
deep@myddb:~$ 


pythontest.c程序如下:

#include <TIME.H>
#include <STDIO.H>


int main(){
long Time_Start = 0,Time_End = 0;
double Time_Total = 0.0;


double i = 1.0;
double sum = 0.0;


Time_Start = clock();
while(i<10000000){
sum += (double)i/2.22;
i = i+1;
}
Time_End = clock();


Time_Total = (double)(Time_End-Time_Start)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("sum = %f\n",sum);
printf("seconds = %f  s\n",Time_Total);
return 0;
}

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