cpython python 区别_PyPy 和 CPython 的性能比较测试|python3教程|python入门|python教程

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最近我在维基百科上完成了一些数据挖掘方面的任务。它由这些部分组成：

解析enwiki-pages-articles.xml的维基百科转储；

把类别和页存储到MongoDB里面；

对类别名称进行重新分门别类。

我对CPython 2.7.3和PyPy 2b的实际任务性能进行了测试。我使用的库是：

redis 2.7.2

pymongo 2.4.2

此外CPython是由以下库支持的：

hiredis

pymongo c-extensions

测试主要包含数据库解析，所以我没预料到会从PyPy得到多大好处(何况CPython的数据库驱动是C写的)。

下面我会描述一些有趣的结果。

抽取维基页名

我需要在所有维基百科的类别中建立维基页名到page.id的联接并存储重新分配好的它们。最简单的解决方案应该是导入enwiki-page.sql(定义了一个RDB表)到MySQL里面，然后传输数据、进行重分配。但我不想增加MySQL需求(有骨气！XD)所以我用纯Python写了一个简单的SQL插入语句解析器，然后直接从enwiki-page.sql导入数据，进行重分配。

这个任务对CPU依赖更大，所以我再次看好PyPy。

/ time

PyPy 169.00s 用户态 8.52s 系统态 90% CPU

CPython 1287.13s 用户态 8.10s 系统态 96% CPU

我也给page.id->类别做了类似的联接(我笔记本的内存太小了，不能保存供我测试的信息了)。

从enwiki.xml中筛选类别

为了方便工作，我需要从enwiki-pages-articles.xml中过滤类别，并将它们存储相同的XML格式的类别。因此我选用了SAX解析器，在PyPy和CPython中都适用的包装器解析。对外的原生编译包(同事在PyPy和CPython 中) 。

代码非常简单：