12、Python性能优化：PyPy与Cython的应用

Python性能优化：PyPy与Cython的应用

1. PyPy与代码优化

在Python编程中，使用不同的解释器可能会得到不同的结果。例如，运行相同的代码，CPython和PyPy的表现就有所差异，通常使用列表是较好的解决方案。

1.1 禁用JIT的操作

虽然不是直接的优化手段，但某些特定方法在使用时会禁用即时编译器（JIT）的效果，因此了解这些方法很重要。以下是 sys 模块中会禁用JIT的三个方法（根据当前PyPy版本，未来可能会有变化）：
- _getframe ：该方法从调用栈返回一个帧对象，甚至可以接受一个可选的深度参数来返回调用栈中的帧对象。由于性能损耗较大，建议仅在绝对必要时使用，如开发调试器时。
- exc_info ：返回一个包含三个元素的元组，提供有关正在处理的异常的信息，分别是异常类型、异常参数和回溯对象。
- Settrace ：设置跟踪函数，允许从Python内部跟踪Python代码。除非绝对必要，否则不建议使用，因为它需要禁用JIT才能正常工作。

1.2 代码优化示例

以 great_circle 函数为例，该函数用于计算地球表面两点之间的距离。脚本会进行500万次迭代，多次调用同一函数。对于CPython解释器来说，每次都要进行函数查找，这种情况并不理想；而PyPy的JIT可以对这种重复调用进行优化。

原始代码如下：

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