python 电脑配置的要求_python软件安装配置要求PyPy 和 CPython 的性能比较测试

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。

电脑技术002pc 对《python软件安装配置要求PyPy 和 CPython 的性能比较测试》总结来说，为我们电脑知识很实用。

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：class WikiCategoryHandler(handler.ContentHandler):

“””Class which detecs category pages and stores them separately

“””

ignored = set((‘contributor’, ‘comment’, ‘meta’))

def __init__(self, f_out):

handler.ContentHandler.__init__(self)

self.f_out = f_out

self.curr_page = None

self.curr_tag = ”

self.curr_elem = Element(‘root’, {})

self.root = self.curr_elem

self.stack = Stack()

self.stack.push(self.curr_elem)

self.skip = 0

def startElement(self, name, attrs):

if self.skip>0 or name in self.ignored:

self.skip += 1

return

self.curr_tag = name

elem = Element(name, attrs)

if name == ‘page’:

elem.ns = -1

self.curr_page = elem

else: # we don’t want to keep old pages in memory

self.curr_elem.append(elem)

self.stack.push(elem)

self.curr_elem = elem

def endElement(self, name):

if self.skip>0:

self.skip -= 1

return

if name == ‘page’:

self.task()

self.curr_page = None

self.stack.pop()

self.curr_elem = self.stack.top()

self.curr_tag = self.curr_elem.tag

def characters(self, content):

if content.isspace(): return

if self.skip == 0:

self.curr_elem.append(TextElement(content))

if self.curr_tag == ‘ns’:

self.curr_page.ns = int(content)

def startDocument(self):

self.f_out.write(“n”)

def endDocument(self):

self.f_out.write(“n”)

print(“FINISH PROCESSING WIKIPEDIA”)

def task(self):

if self.curr_page.ns == 14:

self.f_out.write(self.curr_page.render())

class Element(object):

def __init__(self, tag, attrs):

self.tag = tag

self.attrs = attrs

self.childrens = []

self.append = self.childrens.append

def __repr__(self):

return “Element {}”.format(self.tag)

def render(self, margin=0):

if not self.childrens:

return u”{0}“.format(

” “*margin,

self.tag,

“”.join([‘ {}=”{}”‘.format(k,v) for k,v in {}.iteritems()]))

if isinstance(self.childrens[0], TextElement) and len(self.childrens)==1:

return u”{0}{3}{1}>”.format(

” “*margin,

self.tag,

“”.join([u’ {}=”{}”‘.format(k,v) for k,v in {}.iteritems()]),

self.childrens[0].render())

return u”{0}n{3}n{0}{1}>”.format(

” “*margin,

self.tag,

“”.join([u’ {}=”{}”‘.format(k,v) for k,v in {}.iteritems()]),

“n”.join((c.render(margin+2) for c in self.childrens)))

class TextElement(object):

def __init__(self, content):

self.content = content

def __repr__(self):

return “TextElement” def render(self, margin=0):

return self.content

更多:python软件安装配置要求PyPy 和 CPython 的性能比较测试

https://www.002pc.comhttps://www.002pc.com/python/3801.html

你可能感兴趣的PyPy,CPython,测试,性能,比较No alive nodes found in your cluster

0踩

赏

0 赞

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Python入门技能树科学计算基础软件包NumPy安装配置212224 人正在系统学习中 相关资源：诗词鉴赏大全软件-教育文档类资源-CSDN文库