Pyrex 扩展并加速 Python 应用程序

核心提示： 虽然 Pyrex 也并不难，但是 Psyco 更加简单易用，Pyrex 扩展并加速 Python 应用程序(3)，使用 Psyco 不过是在模块的末尾加上几行；实际上，如果加上正确的代码，而且启用了 PPC/Altivec 的优化后的 hashcash.c 二进制文件的速度是普通的 ANS

虽然 Pyrex 也并不难，但是 Psyco 更加简单易用。使用 Psyco 不过是在模块的末尾加上几行；实际上，如果加上正确的代码，那么即使在 Psyco 不可用时，模块也可以同样运行（只是速度较慢）。

清单 1. 只有在 Psyco 可用时才使用 Psyco# Import Psyco if available
try:
　　import psyco
　　psyco.full()
except ImportError:
　　pass

要使用 Pyrex，需要对代码进行的修改会更多（但也不过是多一点而已），系统中还需要安装一个 C 编译器，并正确对生成 Pyrex 模块的系统进行配置。虽然您 可以 分发二进制的 Pyrex 模块，但是为了能使您的模块在其他地方也可以运行，Python 的版本、架构和终端用户需要的优化选项必须匹配。

速度初体验

我最近为 developerWorks 的文章 Beat spam using hashcash 创建了一个纯 Python 的 hashcash 实现，但是基本上来说，hashcash 是一种使用 SHA-1 提供 CPU 工作的技术。Python 有一个标准的模块 sha，这使得编写 hashcash 非常简单。

与我编写的 95% 的 Python 程序不同，hashcash 模块缓慢的速度让我心烦，至少有那么一点点心烦。按照设计，这个协议就是要吃光所有的 CPU 周期，因此运行效率非常关键。hashcash.c 的 ANSI C 二进制文件运行的速度是这个 hashcash.py 脚本的 10 倍。而且启用了 PPC/Altivec 的优化后的 hashcash.c 二进制文件的速度是普通的 ANSI C 版本的 4 倍（1Ghz 的 G4/Altivec 在处理 hashcash/SHA 操作时的速度相当于 3Ghz 的 Pentium4™/MMX；G5 的速度会更快）。因此在我的 TiPowerbook 上的测试显示，这个模块的速度比优化后的 C 版本速度慢 40 倍（不过在 x86 上的差距没有这么大）。