即使脚本只运行一次，Pypy JIT也会提高速度？

Question

我有一个脚本可以加载数百个图像，调整它们的大小，然后组成一个更大的图像

每次都以不同的图像集开始：

python myscript.py imageFolder/

使用Pypy在virtualenv中运行它并没有显示出明显的速度增益（使用mprofile在~8秒内运行，pypy版本在PIL.resize中花费更多时间，在包初始化中花费更少）。

这是因为JIT只为长时间运行的流程提供了优势？

如果是这样，我可以将脚本转换为守护进程（但我担心内存泄漏）。

Answer 1

根据您的描述，似乎PIL.resize()是占主导地位的操作。该函数是用C语言编写的，而不是用Python编写的。因此，我怀疑你可以期待PyPy对你的剧本产生很大的影响。

如果您希望加快速度，可以考虑在多个核心上并行加载和调整图像大小。我一般不建议在Python中使用线程，通常建议使用multiprocessing模块。但是，对于这个特定任务，多线程实际上可能更适合。

Answer 2

为了处理图像，可以将脚本中的大部分处理时间花在PIL的图像处理功能中。

这些是用本机代码编写的，并且已经以完全本机速度进行了优化 - 你不会获得太多移动Python控制器部分（代码说明要打开哪些图像，等等） - 认为文件需要10-20个字节每个图像体中至少10000个字节的名称。）

如果您需要更快的速度，请忘记尝试pypy - 但是，如果您使用的是多核计算机，则可以尝试通过multiprocess模块并行化代码。