做過幾年開發或者測試開發的人員，時常會覺得很迷茫，新功能的開發或者老功能的維護，基本是在堆代碼了。本文主要講述在系統設計和架構方面的性能優化供大家學習， 有些內容涉及到具體產品，做了些改動或者單獨寫了測試代碼演示。

項目背景：

實現個高性能的diameter 測試工具， 接受1000+發送1000，雙向要支持到2000條消息每秒。 diameter 協議的源代碼是從這里下載的 http://sourceforge.net/projects/pyprotosim/， 這個開源包還支持SMPP, RADIUS, DHCP, LDAP, 而且新增加的協議字段都可以在dictionary配置屬性，不需要修改代碼，實在是方便。 初始階段我們為了實現功能，沒有怎么考慮性能的問題，很多地方用的是單線程，初始性能只能支持到50 消息。硬件環境： SunFire 4170， 16 核，每核2.4 G

Python性能優化的幾個方向：

1. 換python的解析器：常見的python解析器有pysco，pypy, cython, jython, pysco已經對python 2.7不支持了，就沒有測試，據說跑的很C語言一樣快。對pypy, jython做了簡單測試，pypy在不同機器上可以提高到5-10倍的樣子，Jython雖然可以避免python GIL的問題（因為jython是跑在java虛擬機上的），但測試看來，效率提升很少。

2. 優化代碼

3. 改變系統架構，多線程，多進程或者協程

方案1： 換Python解析器

如果換Python解析器能達到性能需求是最廉價的方案了，不需要對代碼做任何改動。下面代碼只是為了說明pypy的效果，單獨寫的測試代碼，在windows下運行的結果。在linux下機器上運行效果會更好些。#!/usr/bin/env python

#coding=utf-8

import time

def check(num):

a = list(str(num))

b = a[::-1]

if a == b:

return True

return False

def test():

all = xrange(1,10**7)

for i in all:

if check(i):

if check(i**2):

i**2

if __name__ == '__main__':

start=time.time()

test()

print time.time()-start

分別用python和pypy的運行結果C:\Python27\python.exeD:/RCC/mp/src/test.py

14.4940001965

C:\pypy-2.1\pypy.exeD:/RCC/mp/src/test.py

4.37800002098

可以看出來pypy的運行結果效果還是明顯的，雖然能提高5倍（linux機器上），50*5， 離2000還差好遠。 pypy對python 多線程的支持沒有明顯效果，這個在后面會提到。

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python硬件测试开发_用python实现高性能测试工具（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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