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32 ビット プロセッサで psyco から得られるのと同じ種類のスピードアップを x64 アーキテクチャで得る方法はありますか?

psycoは、Python コードの最適化に非常に役立つようで、非常に非侵入的な方法で実行します。

したがって、疑問に思う必要があります。あなたが常に x86 アーキテクチャ (最近ではほとんどのアプリが実行されている場所) を使用していると仮定するとpsyco、すべての Python コードに対して常に x86 を使用しないのはなぜでしょうか? 時々間違いを犯し、プログラムの正確性を台無しにしますか? いくつかの奇妙なケースの実行時間を増やしますか?

それについて否定的な経験はありましたか？これまでの私の最も否定的な経験は、コードが 15% だけ速くなったことです。通常はその方が良いです。

当然のことながら、psyco の使用は、効率的なアルゴリズムとコーディングの代わりにはなりません。しかし、2 行 (サイコのインポートと呼び出し) のコストでコードのパフォーマンスを改善できるのであれば、そうしない正当な理由はないと思います。

私は、長期にわたる計算が行われる大規模な財務価格設定アプリケーションに取り組んでいます。psycoの選択的適用によってスピードアップできるいくつかの機能を特定しました。私の経営陣は、スタックにpsycoを追加することのコストとメリットの評価を要求しました。

私のプロジェクトの重要な性質を考えると、「パフォーマンスの向上」が潜在的に信頼性を低下させる可能性があるかどうかは受け入れられません。psycoを使用すると、使用するメモリが増える代わりにパフォーマンスが向上することを読みました。これが問題になるのではないかと心配しています。

私はこのようにやっています：

全部で、私たちはpsycoを15以下の機能に適用することを期待しています-これらは非常に頻繁に使用されます。このライブラリには何千もの関数があるため、これはコードのごく一部のサブセットにのみ影響します。すべての関数は小さく、数学的でステートレスです。

• これにより、かなり多くのメモリが使用されるリスクがありますか？
• このコンポーネントを長年のライブラリに追加するときに発生する可能性のある他の問題はありますか？

参考までに、プラットフォームはWindows32ビットXP上のPython2.4.4です

更新：主な潜在的なリスクは、psycoが追加される前よりも実行に多くのメモリを必要とするプログラムによるものと思われるため、理想的には、psycoを追加するとシステムのメモリ要件が劇的に変化するかどうかを確認する方法を見つけたいと思います。

Psycoは Python に特化したコンパイラです。ドキュメントの状態

Psyco は大量のメモリを使用する可能性があり、使用する予定です。

このメモリ使用量の主な理由は何ですか? 一般に、かなりのメモリ オーバーヘッドは JIT コンパイラの機能ですか?

編集：これまでの回答に感謝します。有力候補は3人。

• それぞれがメモリを必要とする複数の特殊なブロックの書き込み
• オンザフライでソースをコンパイルすることによるオーバーヘッド
• 動的プロファイリングを行うのに十分なデータをキャプチャすることによるオーバーヘッド

問題は、メモリ使用量の支配的な要因はどれかということです。私は自分の意見を持っています。しかし、実際に正しい答えを受け入れたいので、報奨金を追加しています! メモリの大部分がどこで使用されているかを誰かが実証または証明できる場合は、それを受け入れます。それ以外の場合、コミュニティが投票した人は、バウンティの最後に自動的に承認されます.

デスクトップアプリに対するPsycoの利点は知っていますが、プロセス（= WebページまたはAJAX呼び出し）が起動された直後に停止するWebアプリでは、それは無意味ではありませんか？

Psycoログの出力は次のようになります。

問題の行

次の：

問題が何であるか私は少し途方に暮れています。何か案は？

Psycoのドキュメントによると：

参考までに、Psycoは64ビットシステムではまったく機能しません。最新のMacOS/ X 10.6「SnowLeopart」には、64ビットマシンでは64ビットのデフォルトのPythonが付属しているため、この事実は再度注目する価値があります。OS / X 10.6でPsycoを使用する唯一の方法は、カスタムPythonを32ビットモードで再コンパイルすることです。

一般に、プログラムを32ビットから64ビットに移植することは、コードがポインター型に対して特定のサイズを想定している場合、およびその他の同様に小さい（っぽい）問題である場合にのみ実際に問題になります。Psycoはそれほど多くのコードではないことを考えると（Cの〜32K行+ Pythonの〜8K行）、それはどれほど難しいでしょうか？誰かがこれを試し、壁にぶつかったことがありますか？私はまだPsycoのソースをよく見る機会がなかったので、これを調べるのに時間を無駄にしていないかどうかを知って本当に感謝しています...

問題なく 1 台のマシンに psyco をインストールしましたが、別のマシンにインストールすると奇妙なエラーが発生します。エラーが発生するため、easy_install を使用できません。

というわけで、最新のバージョン 1.6 をダウンロードし、「python setup.py install」を実行しました。すでに数回使用しましたが問題ありません。次のメッセージが表示されます。

このエラーが発生する理由について何か考えはありますか? ありがとう

私は、ソフトウェア アプリケーションを作成するプロジェクトを準備していました。実行速度が非常に遅いことを除いて、完全で正常に動作しています..コードのいくつかのチャンクを取得して最適化しました..

私はpsycoを試しました..つまり、psycoをインストールし、コードの上部に2行追加しました

これがサイコを使用する方法であるかどうかはわかりません..これが間違っている場合。psycoの使い方を教えてください..これを追加しても改善が見られなかったので..

プロファイリングを試してみましたが、コード行に時間がかかることはわかっていますが、これらはさらに最適化することはできず、避けられないコード行です..

また、いくつかのpythonパッケージを使用して「c」のコードを書き直すオプションも考えました..しかし、基本的なpythonの一部ではない追加のpythonパッケージを使用することで、常に非常に悪い経験をしました..

私はpython 2.6とwindows vistaを使用しています..コード全体の実行速度を大幅に向上させる方法を教えてください..少なくとも5倍..お願いします..

私はメソッドでコードを書いていません.あなたの間にいくつかのメソッドがあります..メインはありません..

はい、私がIOバウンドの問題であると示唆する人はほとんどいません..コードを約500回呼び出す必要があり、これには呼び出しごとに少なくとも2つのファイルの開閉が含まれます..

ここで.pmファイルを開くと、2つの列があり、最初の列のみが必要なので、最初の列全体をリストにコピーし、それを関数に渡して行番号を取得し、他のファイルを開いて取得しますその行番号の要素をリストに...

これは私が望んでいたタスクです...最初の列の要素をリストにロードするのは時間がかかると思います..

IO バウンドのボトルネックのパフォーマンスを改善するにはどうすればよいですか

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