Python和其他脚本语言通常会被摒弃，因为它们相对于一些类似于C语言的编译型的语言来说效率很低。比如下面的斐波纳契数的例子：

C语言中：

int fib(int n){
   if (n < 2)
     return n;
   else
     return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}
int main() {
    fib(40);
    return 0;

Python中：

# @param 如何让python变得更快？
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

def fib(n):
  if n < 2:
     return n
  else:
     return fib(n - 1) + fib(n - 2)
fib(40)

# End www.jb51.cc

下面是它们各自的执行时间：

$ time ./fib
3.099s
 
$ time python fib.py
16.655s

和预期的一样，在这个例子中C语言的执行效率要比Python快5倍。

在网络抓取的情况下，执行速度并不是很重要因为瓶颈在于I/O - 下载web页面。但是我在其他环境也想使用Python，所以我们来看一下怎么样提高python的执行速度。

首先我们来安装一个python模块：psyco，安装非常简单，只需要执行如下命令：

sudo apt-get install python-psyco

或者你是在centos的话，执行：

sudo yum install python-psyco

然后我们来验证一下：

# @param 如何让python变得更快？
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

#引入psyco模块，author: jb51.cc
import psyco
psyco.full()
def fib(n):
  if n < 2:
     return n
  else:
     return fib(n - 1) + fib(n - 2)
fib(40)

哈哈，见证奇迹的时刻！！
 

$ time python fib.py
3.190s

仅用了3秒，使用psyco模块后python的运行速度和C不相上下！

现在我几乎大部分python代码都会加上如下代码，享受psyco所带来的速度提升
 

# @param 如何让python变得更快？
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

try:
    import psyco
    psyco.full()
except ImportError:
    pass # psyco not installed so continue as usual