Pypy JIT即使只运行一次脚本也能加速吗？
我有一个脚本，它会加载几百张图片，调整它们的大小，然后把它们合成一张更大的图片。
每次运行的时候，使用的图片集都不一样：
python myscript.py imageFolder/
在虚拟环境中用Pypy运行这个脚本，速度并没有明显的提升（所有的运行时间大约都是8秒，使用mprofile时，pypy版本在PIL.resize这部分花的时间更多，而在初始化包时花的时间更少）。
这是因为JIT（即时编译）只对长时间运行的程序有好处吗？
如果是这样的话，我可以把这个脚本转换成一个守护进程（但我担心会有内存泄漏的问题）。
2 个回答
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在处理图像时，你的脚本大部分处理时间可能都花在了PIL的图像处理功能上。
这些功能是用本地代码写的，已经经过优化，运行速度非常快——所以把Python的控制部分（比如说打开哪些图像的代码，想想文件名大概只有10-20个字节，而每张图像的内容至少有10000个字节）移动到其他地方，效果不会太明显。
如果你想要更快的处理速度，别考虑使用pypy——不过如果你的机器是多核的，可以尝试通过multiprocess模块来让代码并行运行。
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根据你的描述，PIL.resize() 这个操作是主要的部分。这个函数是用C语言写的，而不是用Python写的。所以，我怀疑你能否指望PyPy能对你的脚本有太大的帮助。
如果你想加快速度，可以考虑在多个核心上同时加载和调整图像大小。我一般不推荐在Python中使用线程，通常会建议使用 multiprocessing 模块。不过，对于这个特定的任务，多个线程可能实际上更合适。