Python 2.4：普通脚本中的导入速度与 execfiled 脚本中的导入速度

Question

我刚刚偶然发现了一些对我来说毫无意义的事情。在我工作的地方，我们有许多 Python CGI 网页（只是一个简单的 Apache 服务器设置，不运行 Django / Turbogears 等），我对脚本运行所需的时间感到有点沮丧。我放弃了很多 time.time() 调用，并认为我已将瓶颈确定为 sqlalchemy 的导入（尽管我现在认为它可能是“任何大模块”，因此 sqlalchemy 标签可能放错了位置）。

因此，在尝试了各种不同的操作之后，我最终得到了这个示例，（假设该文件名为“test.py”）

#!/usr/bin/python

import time
t1 = time.time()
import sqlalchemy
print time.time() - t1

如果我在命令提示符下运行 test.py（通过将其设置为可执行文件），它通常会显示大约 0.7 秒（ +/- 0.1 秒）对于该导入语句。

但是，如果我调用，

python -c "execfile('test.py')"

我的速度会提高大约 10 倍

所以我想我应该用一个小的 tcsh 脚本来包装我的一些 python CGI 脚本，该脚本会调用

python -c "execfile('mypythoncgiscript.py')"

，并且我通常会得到大约 2-3 倍的加速，而且重要的是，返回的数据仍然是正确的。

使用占用大量 cpu 的脚本而不是占用大量导入的脚本，例如：

t1 = time().time()
a = 0
for i in xrange(10000000):
    a += 1
print time.time() - t1

使用 execfile 时速度会稍微变慢，这是我从 execfile 的轻微开销中所期望的。

有谁知道这是怎么回事？任何人都可以重现类似的速度差异，或者我的设置是否以 execfile 以某种方式修复的方式被破坏？我认为导入在 execfile 中的行为略有不同（或者至少，一旦离开 execfile 语句就不一定可见），但我对速度上如此大的差异感到惊讶。

我在 Oracle 提供的“企业 Linux 服务器版本 5 (Carthage)”上运行 python 2.4 64 位。

Answer 1

我的猜测是没有真正的区别。只是看起来差别很大。尝试像这样测试它以确保：

# time python test.py
0.0514879226685
python test.py  0.06s user 0.01s system 95% cpu 0.071 total

# time python -c 'execfile
0.0515019893646
python -c 'execfile("test.py")'  0.06s user 0.01s system 95% cpu 0.071 total