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我有一个 Python 项目，其中性能相当重要。老实说，我知道 Python（至少是纯 Python）不是这项工作的最佳工具，但无论如何我都在使用它，因为我想分发一些研究代码的非常简单的纯 Python 版本，以便人们可以修改它，等，而无需设置复杂的环境。（我还有一个替代实现，用 D 编写，速度更快但更难破解。）

我使用 PyPy 作为我的解释器，并向使用此代码的任何人推荐它。这给了我合理的速度。然后我决定调整算法并需要从 SciPy 访问一些函数（我只需要 CDF、生存函数和卡方分布的逆 CDF）。我尝试在 CPython 中运行我的代码来访问 SciPy，它的速度就像糖蜜一样慢。

有人可以建议三件事之一：

  1. 一个允许我使用来自 PyPy 的 SciPy 的一些零碎的东西。

  2. 更好的是，在自由许可下，我需要的卡方分布函数的纯 python实现？

  3. 一种从 CPython 中 JIT 瓶颈的方法？我知道 Psyco，但它似乎无人维护，仅适用于 32 位系统。

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SciPy 还不能在 PyPy 上运行，尽管有一些工作可以相对较快地实现它，前提是您愿意每晚使用并进行少量调整，因此您只使用受支持的 numpy 子集（无论如何都会迅速扩展）。如果时间紧迫，我建议您暂时尝试将 SciPy 函数移植到 Python（它们应该相对简单，但仍然有效）。PyPy 网站上还有一个 numpy 筹款活动，可以让这一切更快发生：)

编辑：这是通过嵌入 CPython 在 pypy 上运行的 matplotlib：http: //baroquesoftware.com/~fijal/extreme_hacks.png

EDIT2：例如阅读http://morepypy.blogspot.com/2011/12/plotting-using-matplotlib-from-pypy.html。

干杯，菲亚尔

于 2011-12-07T20:17:43.263 回答