Das deutsche Python-Forum

Hier mal die Ergebnisse meines Benchmarks, jetzt auch mit psyco für Python2.4

fritz@seneca:~/Python/Beispiele$ python2.3 fak_test.py
fak_recursive: 100000 Berechnungen brauchen 13.15 sekunden
fak_iter_while: 100000 Berechnungen brauchen 9.70 sekunden
fak_iter_for: 100000 Berechnungen brauchen 8.35 sekunden
fak_lambda: 100000 Berechnungen brauchen 8.24 sekunden
fritz@seneca:~/Python/Beispiele$ python2.3 fak_test.py psyco
fak_recursive: 100000 Berechnungen brauchen 8.23 sekunden
fak_iter_while: 100000 Berechnungen brauchen 7.78 sekunden
fak_iter_for: 100000 Berechnungen brauchen 7.39 sekunden
fak_lambda: 100000 Berechnungen brauchen 8.97 sekunden
fritz@seneca:~/Python/Beispiele$ python2.4 fak_test.py
fak_recursive: 100000 Berechnungen brauchen 8.05 sekunden
fak_iter_while: 100000 Berechnungen brauchen 5.68 sekunden
fak_iter_for: 100000 Berechnungen brauchen 4.30 sekunden
fak_lambda: 100000 Berechnungen brauchen 4.24 sekunden
fritz@seneca:~/Python/Beispiele$ python2.4 fak_test.py psyco
fak_recursive: 100000 Berechnungen brauchen 2.94 sekunden
fak_iter_while: 100000 Berechnungen brauchen 2.96 sekunden
fak_iter_for: 100000 Berechnungen brauchen 2.50 sekunden
fak_lambda: 100000 Berechnungen brauchen 3.72 sekunden
fritz@seneca:~/Python/Beispiele$

Gruß

Dookie

Hier noch der Testcode:

Code: Alles auswählen

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
    Modul:          fak_test
    Description:    Teste
    Version:        V0.1
    Copyright:      2003 by Fritz Cizmarov fritz@sol.at
    Last modified:  11. Jän. 2005
    License:        Free
"""

from time import time
from sys import argv, version_info
from operator import mul

if len(argv) > 1 and argv[1] == "psyco":
  import psyco
  psyco.full()

if version_info[:2] < (2,2):
    raise SystemError("need at least Version 2.2 of Python")

def fak_recursive(n):
    if n > 2:                                       
        return n * fak_recursive(n-1)               
    else:
        return n

def fak_iter_while(n):
    res = n
    while n > 2:
        n -= 1   # entspricht n = n - 1
        res *= n # ginge auch als res = res * n
    return res

def fak_iter_for(n):
    res = n
    for n in xrange(2,n):
        res *= n
    return res

fak_lambda = lambda n: reduce(mul, xrange(2,n),n)

num = 100000
msg = "%s: %d Berechnungen brauchen %.2f sekunden"

def test(funktion_name, f):
    values = range(1,101)*(num/100)
    t_start = time()
    for val in values:
        tmp = f(val)
    t_end = time()
    print msg % (funktion_name, num, (t_end-t_start))

test("fak_recursive", fak_recursive)
test("fak_iter_while", fak_iter_while)
test("fak_iter_for", fak_iter_for)
test("fak_lambda", fak_lambda)

Dookie

Whoa! Das ist ja echt ein massiver Unterschied!

Auf der Psyco Homepage steht eswas von mehr Speicherplatz Auslastung durch Psyco...

Hab's mal so'n bischen mit dem Benschmark von dookie getestet... Nach dem importieren von Psyco und nach jeder Schleife wird nachgeschaut wieviel Speicher der python-Interpreter verbraucht...

Code: Alles auswählen

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
    Modul:          fak_test
    Description:    Teste
    Version:        V0.1
    Copyright:      2003 by Fritz Cizmarov fritz@sol.at
    Last modified:  11. Jän. 2005
    License:        Free
"""

from time import time
from sys import argv, version_info
from operator import mul

import os

def getPythonSize():
    txt = os.popen('tasklist /FI "IMAGENAME eq pythonw.exe"').read()
    txt = txt.split("\n")[-2]
    KBstr = txt.split(" ")[-2]
    KBstr = KBstr.replace(".","")
    KBint = int(KBstr)
    return KBint

KB1 = getPythonSize()

if len(argv) > 1 and argv[1] == "psyco":
    import psyco
    psyco.full()
    print "import Psyco"

KB2 = getPythonSize()
print "vorher: %dKB nacher: %dKB differenz: %dKB" % ( KB1,KB2, KB2-KB1 )

if version_info[:2] < (2,2):
    raise SystemError("need at least Version 2.2 of Python")

def fak_recursive(n):
    if n > 2:
        return n * fak_recursive(n-1)
    else:
        return n

def fak_iter_while(n):
    res = n
    while n > 2:
        n -= 1   # entspricht n = n - 1
        res *= n # ginge auch als res = res * n
    return res

def fak_iter_for(n):
    res = n
    for n in xrange(2,n):
        res *= n
    return res

fak_lambda = lambda n: reduce(mul, xrange(2,n),n)

num = 100000
msg = "%16s: %d Berechnungen brauchen %.2f sekunden"

def test(funktion_name, f):
    values = range(1,101)*(num/100)
    t_start = time()
    for val in values:
        tmp = f(val)
    t_end = time()
    print msg % (funktion_name, num, (t_end-t_start))

test("fak_recursive", fak_recursive)
KB2 = getPythonSize()
print "vorher: %dKB nacher: %dKB differenz: %dKB" % ( KB1,KB2, KB2-KB1 )

test("fak_iter_while", fak_iter_while)
KB2 = getPythonSize()
print "vorher: %dKB nacher: %dKB differenz: %dKB" % ( KB1,KB2, KB2-KB1 )

test("fak_iter_for", fak_iter_for)
KB2 = getPythonSize()
print "vorher: %dKB nacher: %dKB differenz: %dKB" % ( KB1,KB2, KB2-KB1 )

test("fak_lambda", fak_lambda)
KB2 = getPythonSize()
print "vorher: %dKB nacher: %dKB differenz: %dKB" % ( KB1,KB2, KB2-KB1 )

Code: Alles auswählen

import Psyco
vorher: 3332KB nacher: 3632KB differenz: 300KB
   fak_recursive: 100000 Berechnungen brauchen 1.14 sekunden
vorher: 3332KB nacher: 3672KB differenz: 340KB
  fak_iter_while: 100000 Berechnungen brauchen 1.06 sekunden
vorher: 3332KB nacher: 3676KB differenz: 344KB
    fak_iter_for: 100000 Berechnungen brauchen 1.00 sekunden
vorher: 3332KB nacher: 3684KB differenz: 352KB
      fak_lambda: 100000 Berechnungen brauchen 1.69 sekunden
vorher: 3332KB nacher: 3692KB differenz: 360KB

Ohne Psyco:

Code: Alles auswählen

vorher: 3324KB nacher: 3328KB differenz: 4KB
   fak_recursive: 100000 Berechnungen brauchen 3.45 sekunden
vorher: 3324KB nacher: 3372KB differenz: 48KB
  fak_iter_while: 100000 Berechnungen brauchen 2.58 sekunden
vorher: 3324KB nacher: 3372KB differenz: 48KB
    fak_iter_for: 100000 Berechnungen brauchen 1.89 sekunden
vorher: 3324KB nacher: 3372KB differenz: 48KB
      fak_lambda: 100000 Berechnungen brauchen 1.72 sekunden
vorher: 3324KB nacher: 3372KB differenz: 48KB

Also 300KB gehen schon mal alleine für den import von psyco drauf... Zu sehen ist auch, das mit psyco der Speicher langsam voller wird als ohne... Ob da der Garbage Collector von psyco beeinflusst wird?

jens hat geschrieben:Also 300KB gehen schon mal alleine für den import von psyco drauf... Zu sehen ist auch, das mit psyco der Speicher langsam voller wird als ohne... Ob da der Garbage Collector von psyco beeinflusst wird?

Da wird einiges beeinflusst. Aber die 300kB rechtfertigen die Verbesserung auf jeden Fall, denn RAM und VM sind ja auch nicht mehr so das Problem. Den GC kannst du mit dem Modul gc sicher noch tunen.

jens hat geschrieben:Zu sehen ist auch, das mit psyco der Speicher langsam voller wird als ohne... Ob da der Garbage Collector von psyco beeinflusst wird?

nö das hat mit dem GC nix zu tun. Psyco arbeitet quasi als "Just in time compiler". Wie das geht kann man sich schön mit http://psyco.sourceforge.net/accu2004-psyco.tgz anschauen, Das ist ein Pythonprogramm mit Pygame, das recht anschaulich die Arbeitsweise von Psyco zeigt. Praktisch analysiert Psyco was eine Funktion macht und erstellt dafür optimierten Code, welcher natürlich für jede Funktion zusätzlich Speicher braucht. Da das zur Laufzeit geschieht, wird natürlich für jede fak-Funktion zusätzlicher Speicher angefordert, um die optimierte Version dort abzulegen. Aber erst wenn diese Funktion zur Ausführung kommt.

Gruß

Dookie

Wie ist das mit größeren Programmen??? Hat jemand damit erfahrungen gesammelt?

Denn es gibt ja nur das Speicherplatz-Problem als einzigen Nachteil von Psyco, oder? Somit könnte man ihn generell einsetzten...

Schade, dass Psyco die optimierten Funktionen nicht auf die Platte speichern kann, so wie pyc Dateien.

Hab mal psyco mit dem Mandelbrot von mawe http://python.sandtner.org/viewtopic.php?t=2552 getestet:

Code: Alles auswählen

from Tkinter import *

import time

if len(argv) > 1 and argv[1] == "psyco":
    import psyco
    psyco.full()
    print "import Psyco"

StartTime = time.time()

SIZE = 100
LEFT = -2
RIGHT = 0.5
TOP = 1.25
BOTTOM = -1.25
ITERATIONS = 20

root = Tk()
can = Canvas(width=SIZE,height=SIZE)
can.pack()

for y in range(SIZE):
    for x in range(SIZE):
        z = complex(0,0)
        c = complex(LEFT+x*(RIGHT-LEFT)/SIZE, TOP+y*(BOTTOM-TOP)/SIZE)
        norm = abs(z)**2
        for count in range(ITERATIONS):
            if norm <= 4.0:
                z = complex(z.real*z.real - z.imag*z.imag + c.real, z.imag*z.real*2+c.imag)
                norm = abs(z)**2
        if norm <= 0.05:
            can.create_text(x,y,fill='black',text='.')
        elif norm <= 0.10:
            can.create_text(x,y,fill='green',text='.')
        elif norm <= 0.15:
            can.create_text(x,y,fill='blue',text='.')
        elif norm <= 0.20:
            can.create_text(x,y,fill='red',text='.')
        elif norm <= 0.25:
            can.create_text(x,y,fill='yellow',text='.')
        elif norm <= 0.30:
            can.create_text(x,y,fill='grey',text='.')
        root.update()

EndTime = time.time()

print "Dauer:",EndTime-StartTime

root.mainloop()

Hierbei brint psyco aber überhaupt keinen Vorteil ?!?!
Evtl. weil die meiste Zeit TKInter "verbraucht" ???

jens hat geschrieben:Hierbei brint psyco aber überhaupt keinen Vorteil ?!?!
Evtl. weil die meiste Zeit TKInter "verbraucht" ???

Vermutlich. Du kannst mal mit hotshot schauen, was so lange dauern würde. Aber Tk ist ja mit Tcl komisch gekoppelt, also funktioniert Tkinter vielleicht etwas unvorhersehbar.

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