Python 和其他的脚本语言在性能上跟一些编译语言（如C语言）比较要差不少，例如这里有两个用 C 和 Python 语言编写的斐波纳契数列计算程序：

C语言：

01

int fib(``int n){

02

``if (n < 2)

03

``return n;

04

``else

05

``return fib(n - 1) + fib(n - 2);

06

}

07

08

int main() {

09

``fib(40);

10

``return 0;

11

}






Python语言：

1

def fib(n):

2

``if n < ``2``:

3

``return n

4

``else``:

5

``return fib(n ``- 1``) ``+ fib(n ``- 2``)

6

fib(``40``)






下面是执行的时间比较：

1

$ ``time ./fib

2

3.099s

3

$ ``time python fib.py

4

16.655s






正如我们说预想的，C 程序比 Python 要快很多，在我们这个例子中要快 5 倍之多。

尽管在 Web 环境中，指令执行的速度并不重要，因为瓶颈是在 I/O 上。但我也同时在其他地方使用 Python ，因此让我们来看看如何优化 Python 程序的执行速度。

首先需要安装 Psyco，在 Linux 下可以这样：

1

sudo apt-get ``install python-psyco






然后修改 Python 脚本来调用 psyco：

1

import psyco

2

psyco.full()

3

4

def fib(n):

5

``if n < ``2``:

6

``return n

7

``else``:

8

``return fib(n ``- 1``) ``+ fib(n ``- 2``)

9

fib(``40``)






再次执行的时间是：

1

$ ``time python fib.py

2

3.190s






只需要 3 秒钟，使用 psyco 后 Python 的执行速度居然跟 C 语言相差无几。Psyco 通过即时编译代码避免逐行解释执行来提升运行速度的。

现在将我大部分 Python 代码加上下列脚本来利用 Psyco 提升运行速度：

1

try``:

2

``import psyco

3

``psyco.full()

4

except ImportError:

5

``pass # psyco not installed so continue as usual






英文原文， OSCHINA翻译（转载请注明出处）