做过几年开发或者测试开发的人员，时常会觉得很迷茫，新功能的开发或者老功能的维护，基本是在堆代码了。本文主要讲述在系统设计和架构方面的性能优化供大家学习， 有些内容涉及到具体产品，做了些改动或者单独写了测试代码演示。
项目背景：
    实现个高性能的diameter 测试工具， 接受1000+发送1000，双向要支持到2000条消息每秒。 diameter 协议的源代码是从这里下载的 http://sourceforge.net/projects/pyprotosim/， 这个开源包还支持smpp, radius, dhcp, ldap,  而且新增加的协议字段都可以在dictionary配置属性，不需要修改代码，实在是方便。 初始阶段我们为了实现功能，没有怎么考虑性能的问题，很多地方用的是单线程，初始性能只能支持到50 消息。硬件环境： sunfire 4170， 16 核，每核2.4 g 
     python性能优化的几个方向：
            1. 换python的解析器：常见的python解析器有pysco，pypy, cython, jython, pysco已经对python 2.7不支持了，就没有测试，据说跑的很c语言一样快。对pypy, jython做了简单测试，pypy在不同机器上可以提高到5-10倍的样子，jython虽然可以避免python gil的问题（因为jython是跑在java虚拟机上的），但测试看来，效率提升很少。
            2. 优化代码
            3. 改变系统架构，多线程，多进程或者协程 
  方案1：  换python解析器
     如果换python解析器能达到性能需求是最廉价的方案了，不需要对代码做任何改动。下面代码只是为了说明pypy的效果，单独写的测试代码，在windows下运行的结果。在linux下机器上运行效果会更好些。
#!/usr/bin/env python#coding=utf-8import  timedef check(num):    a = list(str(num))    b = a[::-1]    if a == b:        return true    return falsedef test():    all = xrange(1,10**7)    for i in all:        if check(i):            if check(i**2):                i**2if __name__ == '__main__':    start=time.time()    test()    print time.time()-start
分别用python和pypy的运行结果
c:\python27\python.exed:/rcc/mp/src/test.py
14.4940001965
c:\pypy-2.1\pypy.exed:/rcc/mp/src/test.py
4.37800002098
    可以看出来pypy的运行结果效果还是明显的，虽然能提高5倍（linux机器上），50*5， 离2000还差好远。 pypy对python 多线程的支持没有明显效果，这个在后面会提到。
先告一段落，太长了大家看起来累，下一篇文章中将会介绍代码优化部分。
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以上就是用python实现高性能测试工具（一）的详细内容。