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我希望计算一个简单的校验和：只需添加所有字节的值。

我发现最快的方法是：

checksum = sum([ord(c) for c in buf])

但是对于 13 Mb 的数据缓冲区，需要 4.4 秒：太长（在 C 中，需要 0.5 秒）

如果我使用：

checksum = zlib.adler32(buf) & 0xffffffff

它需要 0.8 秒，但结果不是我想要的。

所以我的问题是：python 2.6 中是否包含任何函数、lib 或 C 来计算简单的校验和？

预先感谢，埃里克。

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你可以使用sum(bytearray(buf))：

In [1]: buf = b'a'*(13*(1<<20))

In [2]: %timeit sum(ord(c) for c in buf)
1 loops, best of 3: 1.25 s per loop

In [3]: %timeit sum(imap(ord, buf))
1 loops, best of 3: 564 ms per loop

In [4]: %timeit b=bytearray(buf); sum(b)
10 loops, best of 3: 101 ms per loop

这是用Cython编写的 Python 的 C 扩展，sumbytes.pyx文件：

from libc.limits cimport ULLONG_MAX, UCHAR_MAX

def sumbytes(bytes buf not None):
    cdef:
        unsigned long long total = 0
        unsigned char c
    if len(buf) > (ULLONG_MAX // <size_t>UCHAR_MAX):
        raise NotImplementedError #todo: implement for > 8 PiB available memory
    for c in buf:
        total += c
    return total

sumbytes比bytearray变体快约 10 倍：

name                    time ratio
sumbytes_sumbytes    12 msec  1.00 
sumbytes_numpy     29.6 msec  2.48 
sumbytes_bytearray  122 msec 10.19

要重现时间测量，请下载reporttime.py并运行：

#!/usr/bin/env python
# compile on-the-fly
import pyximport; pyximport.install() # pip install cython
import numpy as np 
from reporttime import get_functions_with_prefix, measure    
from sumbytes import sumbytes # from sumbytes.pyx

def sumbytes_sumbytes(input):
    return sumbytes(input)

def sumbytes_bytearray(input):
    return sum(bytearray(input))

def sumbytes_numpy(input):
    return np.frombuffer(input, 'uint8').sum() # @root's answer

def main():
    funcs = get_functions_with_prefix('sumbytes_')
    buf = ''.join(map(unichr, range(256))).encode('latin1') * (1 << 16)
    measure(funcs, args=[buf])

main()
于 2013-01-31T10:02:32.057 回答
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使用numpy.frombuffer(buf, "uint8").sum()，它似乎比你的例子快 70 倍：

In [9]: import numpy as np

In [10]: buf = b'a'*(13*(1<<20))

In [11]: sum(bytearray(buf))
Out[11]: 1322254336

In [12]: %timeit sum(bytearray(buf))
1 loops, best of 3: 253 ms per loop

In [13]: np.frombuffer(buf, "uint8").sum()
Out[13]: 1322254336

In [14]: %timeit np.frombuffer(buf, "uint8").sum()
10 loops, best of 3: 36.7 ms per loop

In [15]: %timeit sum([ord(c) for c in buf])
1 loops, best of 3: 2.65 s per loop
于 2013-01-31T09:35:58.273 回答