@Muniesa 这个有意思， 我去学习一下

@ipwx
@786375312123
@maggch97

我这边是个 NLP 的服务， 只能用 Python 跑…… 而且有个很大的词表， 需要加载到各个进程里。 想在就是想办法节约内存， 同时还得保证性能

@TimePPT 想把 Python 的大 dict 存到共享内存里， 节约内存。。。。。

@ipwx np.ndarray 是可以的， 但是有两个问题

- np 存字符串太浪费内存了......
- np 没办法存 dict

@zyx199199 我还没深入去了解这两个库， 但是根据我理解，这两个库，都是要序列化的......性能不行啊

@ipwx 确实是是内存放不下， 单个表大概占 3G 的内存。 这个表确实是只读的。我之前用的就是 fork ， 但是 fork 不管用， 对于 Python 来说，由于每次 read 都会改引用计数，所以是 copy-on-read .....

@lysS 因为可以扔到共享内存里， 多个进程可以共享一份词表。

@qwq11 我觉得自己写很难啊.......

@ipwx 嗯， 这种半内存方案, 我们也尝试过， 但是对性能影响比较大。 目前还是希望有一个不需要序列化的方案，貌似就只能用共享内存了

@filwaline
@FYFX

用 redis 的话，性能太差了，dict 一次查表, 大概是 10ns 左右， 用 redis 的话， 至少是 us 级别。

@liprais 嗯, 但是怎么放进去呢，Python 没有 placement new......

@filwaline 确实很罕见的要求， 但是没有别的办法了。Python 有办法把 dict 塞到共享内存里么？

@liprais 因为词表很大，要把它塞到共享内存里......

@windvans 老哥，scalene 怎么针对特定的函数作 profile 啊。 我看它是统计了整个文件的运行时间，连全局的 import 语句的时间也会被统计。 而这些 import 很有可能是在加载模型， 时间会很长。。。。。。

比如说, 下面的代码

```python
import somelib # 加载模型
# ...... 省略部分代码
somelib.process(*args) # 执行推理。 有没有办法只针对这一句做 profile 的
```

在我印象中，CPython 在 3.6 以后的版本中, 对虚拟机内部的实现做了大量的修改， 比如说 FastCall 机制等。 这些确实能提高 Python 本身的性能。但是对于 C/C++实现的第三方库而言, 如果想获得性能提升， 必须主动适配这些新特性。

总之 Python 的性能问题， 不是优化虚拟机本身就行了， 还有大量的第三方库要跟进……这个周期很长(guido 去年的说法是，未来 4 年提升 5 倍, 但我预估还会更长)。。。。。

所以，指望官方的工作来提升 Python 业务性能， 估计得另想它法了。

我们业务对 Python 性能比较敏感(AI 业务, 不得不用 Python)， 目前是用自研的编译器，将 Python 代码编译成 native 的库， 尽可能脱离 Python 虚拟机的限制。在 benchmarkgame 中测试结果， 性能高于 PyPy; 在数值计算领域，单核性能与 numba 接近。

正好我最近也在做类似的事。。。。发表一下个人看法

- 如果只是想自动循环， 修改 with stmt 的 ast, 加上循环语句，然后重新 compile & eval 就行了。

- 不过 Python 的循环会严重干扰实际的性能。 特别是对于 LZ 说的 [生成一个静态元组时是使用列表更快还是元组更快] case, 迭代 range 本身耗时远高于待测试的代码。

- 我觉得还是用 C++写个 repeat 函数靠谱....

这个作者应该是吹牛的， 前后说辞太多互相矛盾的地方。 语法兼容与高性能，是不可能兼顾的

@nomaka ModuleFinder 这个库， 解决了我前几天已经艰难地解决了的问题。 不过， 我现在遇到的困难是，module 已经找到了， 发现它是一个.so, 我要去解析这个.so 里面的类与函数……

@codehz 这个也是个思路， 不过成本太高了……