效率@python

python 开发，常被认为开发效率高，而执行效率低。不过当今电脑硬件执行速度已经是飞快啦，python的执行效率还是能满足大部分应用的。
在这，再说说关于执行效率方面的东西。
python社区中有两个很值得关注的项目： pypy 和 google的unladen-swallow 。
如果这两个项目中任何一个开发成功，都可以大大提高python的运行速度。而pypy的目标更大，更值得期待。

另外，当前有两个项目可以提速Python程序： psyco 和 shedskin 。
psyco现在已经交由pypy开发人员维护，近期也将发布最新的2.0版（不过我用svn中的代码编译发现有 问题 ）。psyco 使用 方便，提速效果明显，是当前的最佳选择；
shedskin也不错，现在已经可以将少量python模块编译成c++代码，再编译成exe。其提供了些实用的例子，如 MiniLight ，使用shedskin后，it becomes up to 100 times faster。

再者，提提协程，一种比较新的开发模式。协程是为了解决日益增大的并发计算问题而生。有说并发计算的发展应该是：进程--->线程--->异步--->协程。
c/c++、pascal等语言虽然执行速度快，但如果需要用它来实现协程，可能会很复杂。而python社区有 stackless 、greenlet，提供十分方便的协程开发。stackless是 EVE Online 游戏的核心开发语言，EVE Online是名符其实单台服务器最大同时在线数的游戏。同时这款游戏也推动了stackless的发展。
greenlet据说是stackless的副产品，看看这篇文章介绍： 协程才是未来-性能夸张的协程服务器，基于eventlet(greenlet)的http性能测试 。这文章里提到eventlet，这也是个值得期待的项目。python的twisted，大概很多人都知道，它是python社区中一个最强大的网络开发框架，使用异步开发模式。而eventlet也是一款网络开发框架，使用协程模式。两个都能用于高网络并发应用。
再转一篇: Spawning + Django ， 其中提到：On my Apache + mod_wsgi setup, I got 235.65 requests per second. That was really good, I thought! However, with the Spawning setup, I got 347.20 requests per second.

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