python 和其他的指令碼語言在效能上跟一些編譯語言（如c語言）比較要差不少，例如這裡有兩個用 c 和 python 語言編寫的斐波納契數列計算程式：
c語言：
01intfib(intn)
07
08intmain()
python語言：
1deffib(n):
2ifn <2:
3returnn
4else:
5returnfib(n-1)+fib(n-2)
6fib(40)
下面是執行的時間比較：
1$time./fib
23.099s
3$timepython fib.py
416.655s
正如我們說預想的，c 程式比 python 要快很多，在我們這個例子中要快 5 倍之多。
儘管在 web 環境中，指令執行的速度並不重要，因為瓶頸是在 i/o 上。但我也同時在其他地方使用 python ，因此讓我們來看看如何優化 python 程式的執行速度。
首先需要安裝 psyco，在 linux 下可以這樣：
1sudoapt-getinstallpython-psyco
然後修改 python 指令碼來呼叫 psyco：
1importpsyco
2psyco.full()
3
4deffib(n):
5ifn <2:
6returnn
7else:
8returnfib(n-1)+fib(n-2)
9fib(40)
再次執行的時間是：
1$timepython fib.py
23.190s
只需要 3 秒鐘，使用 psyco 後 python 的執行速度居然跟 c 語言相差無幾。psyco 通過即時編譯**避免逐行解釋執行來提公升執行速度的。
現在將我大部分 python **加上下列指令碼來利用 psyco 提公升執行速度：
view source
print?
1try:
2importpsyco
3psyco.full()
4exceptimporterror:
5pass# psyco not installed so continue as usual
python優化模組psyco
1.psyco psyco是乙個pvm的增強工具，這個工具收集並使用資訊，在程式執行時，可以將程式的位元組碼轉化為底層的真正的二進位制機器 從而實現更快的執行速度。在開發過程中，psyco無需 的修改和獨立的編譯步驟可完成這一轉換。概況的講，當程式進行執行時，psyco收集正在傳遞過程中的物件的類別...
使用psyco來加速python程式
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