全新升级的Python 3.1版本简介


在新推出的Python 3.1版本中,我们用一组插件来实现一些具有统一接口的功能,我们使用Python来代替动态链接库形式的插件,他的重点与我这一专栏的观点有些相反,它提供了 Python 和 Lisp 之间非常好的常规比较。

同时在性能方面也有所改善。在上一篇中,我们为读者详细介绍了Python 3.1版本在标准程序库方面的变化,本文则要为读者介绍新版本在性能方面的改善。在Python 3.1的开发计划中,很大一部分都是关于性能的。

那么这一版本发布后,都是哪些性能得到改善呢?下面我们将一一加以介绍。Python 3.0曾以使用Python实现了一个新的I/O库而引以为豪,但是其性能大家可想而知——和您估计的一样,非常的低。

Python 3.1版本中,人们利用C语言重新实现了此程序库,所以它的性能得到了极大的提升,大概快了2到20倍。为此。我们写了一段代码:向一个文件中写入5,000,000字节的内容,连续写入10次,然后计算其平均耗时。我们分别在Python 2.5、2.6、3.0和3.1下运行该代码,然后比较其结果。

看到这样的结果,是不是既让人感兴趣又让人很困惑呀:对于这个向文件逐字节写入的基本I/O任务,不同Python版本之间的性能差别是不是很明显呢?Python 3.0的性能有了很大的下降。

这是可以理解的,原因前面已经提过。不过,Python 2.6的性能比Python 2.5低了50%,而Python 3.1的性能有
几乎是Python 2.5的两倍。

从中我们可以了解到些什么呢?首先,对于该任务Python 3.0的性能是惨不忍睹的,它写入字符的耗时是写入字节的两倍,并且几乎比Python 3.1的性能地了二十倍。 Python 2.5、2.6和3.1所用的时间大体相当。

Python 2.x升级到Python 3.0的时候,Unicode的处理有了明显的改善。以下程序将对一个存放在缓冲区的1,000,000个希伯来语单词“shalom”在UTF-8和UTF-16之间来回进行编码和解码处理。此缓冲区总大小为五百万字节。

  1.  from __future__ import with_statement  
  2.  
  3. import sys  
  4.  
  5. import time  
  6.  
  7. def test_encode_decode():  
  8.  
  9. shalom = ' \u05dd\u05d5\u05dc\u05e9' 
  10.  
  11. text = shalom * 1000000  
  12.  
  13. start = time.time()  
  14.  
  15. texttext_utf8 = text.encode('utf-8')  
  16.  
  17. texttext_utf16 = text.encode('utf-16')  
  18.  
  19. assert text_utf8.decode() == text  
  20.  
  21. assert text_utf16.decode('utf-16') == text  
  22.  
  23. end = time.time() - start  
  24.  
  25. print (shalom, end)  
  26.  
  27. return end  
  28.  
  29. test = test_encode_decode 
  30.  
  31. if __name__=='__main__':  
  32.  
  33. times = [test() for i in range(10)]  
  34.  
  35. times.remove(max(times))  
  36.  
  37. times.remove(min(times))  
  38.  
  39. print('Average:', sum(times) / len(times)) 

Python 3.1版本下运行此程序的时候,两种的速度大体相当;然而,Python 3.0却要快得多(大约快了5-6倍),而Python 3.1则要比Python 2.x快了近八倍,比Python 3.0快40%左右。

  1. 有关Python系统文件进行介绍指导
  2. 如何正确的使用Python函数
  3. 对Python 构建工具进行详细介绍分析
  4. PythonAndroid浅析Python优势所在
  5. 如何使用Python模块解析配置文件?

相关内容

    暂无相关文章

评论关闭