正文
注意：本文除非特殊指明，”python“都是代表CPython，即C语言实现的标准python，且本文所讨论的是版本为2.7的CPython。
python为什么性能差：
当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间;另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use python。
虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实，但python在越多越来的领域都有广泛应用，比如科学计算 、web服务器等。程序员当然也希望python能够运算得更快，希望python可以更强大。
python运算效率低，具体是什么原因呢，下列罗列一些
第一：python是动态语言
一个变量所指向对象的类型在运行时才确定，编译器做不了任何预测，也就无从优化。举一个简单的例子： r = a + b。 a和b相加，但a和b的类型在运行时才知道，对于加法操作，不同的类型有不同的处理，所以每次运行的时候都会去判断a和b的类型，然后执行对应的操作。而在静态语言如C++中，编译的时候就确定了运行时的代码。
另外一个例子是属性查找，关于具体的查找顺序在《python属性查找》中有详细介绍。简而言之，访问对象的某个属性是一个非常复杂的过程，而且通过同一个变量访问到的python对象还都可能不一样(参见Lazy property的例子)。而在C语言中，访问属性用对象的地址加上属性的偏移就可以了。
第二：python是解释执行，但是不支持JIT(just in time compiler)。虽然大名鼎鼎的google曾经尝试Unladen Swallow 这个项目，但最终也折了。
第三：python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。
第四：python GIL
GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，python中的多线程并不能真正的并发。如果是在IO bound的业务场景，这个问题并不大，但是在CPU BOUND的场景，这就很致命了。所以笔者在工作中使用python多线程的情况并不多，一般都是使用多进程(pre fork)，或者在加上协程。即使在单线程，GIL也会带来很大的性能影响，因为python每执行100个opcode(默认，可以通过sys.setcheckinterval()设置)就会尝试线程的切换，具体的源代码在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。
第五：垃圾回收，这个可能是所有具有垃圾回收的编程语言的通病。
python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC机制后，Instagram性能提升了10%。感兴趣的读者可以去细读。
Be pythonic
我们都知道 过早的优化是罪恶之源，一切优化都需要基于profile。但是，作为一个python开发者应该要pythonic，而且pythonic的代码往往比non-pythonic的代码效率高一些，比如：
使用迭代器iterator，for example：
dict的iteritems 而不是items(同itervalues，iterkeys)
使用generator，特别是在循环中可能提前break的情况
判断是否是同一个对象使用 is 而不是 ==
判断一个对象是否在一个集合中，使用set而不是list
利用短路求值特性，把“短路”概率过的逻辑表达式写在前面。其他的lazy ideas也是可以的
对于大量字符串的累加，使用join操作
使用for else(while else)语法
交换两个变量的值使用： a, b = b, a
基于profile的优化
即使我们的代码已经非常pythonic了，但可能运行效率还是不能满足预期。我们也知道80/20定律，绝大多数的时间都耗费在少量的代码片段里面了，优化的关键在于找出这些瓶颈代码。方式很多：到处加log打印时间戳、或者将怀疑的函数使用timeit进行单独测试，但最有效的是使用profile工具。
python profilers
对于python程序，比较出名的profile工具有三个：profile、cprofile和hotshot。其中profile是纯python语言实现的，Cprofile将profile的部分实现native化，hotshot也是C语言实现，hotshot与Cprofile的区别在于：hotshot对目标代码的运行影响较小，代价是更多的后处理时间，而且hotshot已经停止维护了。需要注意的是，profile(Cprofile hotshot)只适合单线程的python程序。
对于多线程，可以使用yappi，yappi不仅支持多线程，还可以精确到CPU时间
对于协程(greenlet)，可以使用greenletprofiler，基于yappi修改，用greenlet context hook住thread context
下面给出一段编造的”效率低下“的代码，并使用Cprofile来说明profile的具体方法以及我们可能遇到的性能瓶颈。
# -*- coding: UTF-8 -*- from cProfile import Profile import math def foo(): return foo1() def foo1(): return foo2() def foo2(): return foo3() def foo3(): return foo4() def foo4(): return "this call tree seems ugly, but it always happen" def bar(): ret = 0 for i in xrange(10000): ret += i * i + math.sqrt(i) return ret def main(): for i in range(100000): if i % 10000 == 0: bar() else: foo() if __name__ == '__main__': prof = Profile() prof.runcall(main) prof.print_stats() #prof.dump_stats('test.prof') # dump profile result to test.prof code for profile |
运行结果如下：
对于上面的的输出，每一个字段意义如下：
ncalls 函数总的调用次数
tottime 函数内部(不包括子函数)的占用时间
percall(第一个) tottime/ncalls
cumtime 函数包括子函数所占用的时间
percall(第二个)cumtime/ncalls
filename:lineno(function) 文件：行号(函数)
代码中的输出非常简单，事实上可以利用pstat，让profile结果的输出多样化，具体可以参见官方文档python profiler。
profile GUI tools
虽然Cprofile的输出已经比较直观，但我们还是倾向于保存profile的结果，然后用图形化的工具来从不同的维度来分析，或者比较优化前后的代码。查看profile结果的工具也比较多，比如，visualpytune、qcachegrind、runsnakerun，本文用visualpytune做分析。对于上面的代码，按照注释生成修改后重新运行生成test.prof文件，用visualpytune直接打开就可以了，如下：
字段的意义与文本输出基本一致，不过便捷性可以点击字段名排序。左下方列出了当前函数的calller(调用者)，右下方是当前函数内部与子函数的时间占用情况。上如是按照cumtime(即该函数内部及其子函数所占的时间和)排序的结果。
造成性能瓶颈的原因通常是高频调用的函数、单次消耗非常高的函数、或者二者的结合。在我们前面的例子中，foo就属于高频调用的情况，bar属于单次消耗非常高的情况，这都是我们需要优化的重点。
python-profiling-tools中介绍了qcachegrind和runsnakerun的使用方法，这两个colorful的工具比visualpytune强大得多。具体的使用方法请参考原文，下图给出test.prof用qcachegrind打开的结果。
qcachegrind确实要比visualpytune强大。从上图可以看到，大致分为三部：。第一部分同visualpytune类似，是每个函数占用的时间，其中Incl等同于cumtime， Self等同于tottime。第二部分和第三部分都有很多标签，不同的标签标示从不同的角度来看结果，如图上所以，第三部分的“call graph”展示了该函数的call tree并包含每个子函数的时间百分比，一目了然。
