Python 代碼精簡和優化

Python很簡單，容易使用，開發效率很高，移植性很好，代碼資源也很豐富，被廣泛使用。但是Python代碼編出來的動態庫比較大，python庫很全，缺點就是庫比較大。

在內存占用方法，隨著py庫的引入，內存也成倍的增加，這里來討論下如何來給Python瘦身，以及如何優化內存的占用。

一、如何給Python的動態庫瘦身。

Python的代碼還是很精練的，所以要減小小代碼的大小比較困難，但是仍然有一些思路來減小Python庫的大小。

1、strip python動態庫。

動態庫一般都是包含符號表，這些在調用的時候很有用，但是對于release版本，完全可以把符號表去調，方法就是用strip命令，這樣大小可以從八九兆銳減到3兆以內。

2、使用代碼優化選項：-O3，該參數會對代碼進行最大程度的優化，包括優化生成的二進制代碼的大小，缺點是優化后會對調試帶來困難。

3、去除代碼中的Doc String.

Python的代碼里有用PyDoc_STRVAR宏定義的模塊的幫助說明，這些是可以去掉的，方法是在configure的時候指定--without-doc-strings，這樣生成的pyconfig.h中就會不會有下面的定義：

#define WITH_DOC_STRINGS 1

這可以減小生成的動態庫的大小，當然在運行時也可以減小模塊的內存的占用，因為這些模塊不再包含幫助信息。

4、去掉unicode支持。

python中unicode支持不是必需的，當然python 3另當別論。python中要支持unicode可以采用utf-8編碼的方式。去掉unicode的支持可以在configure的時候使用下面的參數：

--enable-unicode=no

這樣，在pyconfig.h中會去掉下面的定義：

#define Py_USING_UNICODE 1

二：如何減小Python的擴展庫的大小？

Python的擴展庫放在lib目錄下，可以在lib目錄下執行下面的命令來編譯Python代碼：

python -OO -m compileall .

這樣會生成pyo擴展名的庫文件，-OO參數會去掉doc string，這樣在py文件中注釋比較多的時候可以顯著減小編譯目標文件的大小。

注意不要使用絕對路徑：

如python -OO -m compileall /path/to/python/lib 這樣使用絕對路徑的命令，因為生成pyo文件的時候，，每個函數和類的方法會生成一個一個的code object對象，每個code object都會保存它所在的模塊的路徑，如果使用絕對路徑，在路徑比較長的時候，函數又比較多的時候，很顯著的增加pyo文件的大小。

當然，在代碼運行時，也可以減小內存的占用量。

三、如何裁減擴展庫。

有個py2exe的工具可以打包python代碼和依賴的動態庫，把python所必須的擴展庫打包到zip文件中，但是實際上這個zip包往往并不是最精簡的。其實裁減的最大難點是要找出所有依賴的模塊，可以用下面的方法來找出某個模塊所依賴的其它模塊：

    import importlib  
    def module_diff(mod):  
        import sys  
        keys = []  
        for key in sys.modules.keys():  
            keys.append(key)  
        importlib.import_module(mod)  
        for key in sys.modules.keys():  
            if not key in keys:  
                print key,sys.modules[key]  

    module_diff('multiprocessing')  

    multiprocessing.atexit None  
    multiprocessing.weakref None  
    multiprocessing.signal None  
    threading <module 'threading' from 'C:\Python27\lib\threading.pyc'>  
    cPickle <module 'cPickle' (built-in)>  
    _multiprocessing <module '_multiprocessing' from 'C:\Python27\DLLs\_multiprocessing.pyd'>  
    multiprocessing.os None  
    multiprocessing.itertools None  
    multiprocessing.threading None  
    multiprocessing.util <module 'multiprocessing.util' from 'C:\Python27\lib\multiprocessing\util.pyc'>  
    multiprocessing.sys None  
    cStringIO <module 'cStringIO' (built-in)>  
    multiprocessing._multiprocessing None  
    multiprocessing.multiprocessing None  
    thread <module 'thread' (built-in)>  
    atexit <module 'atexit' from 'C:\Python27\lib\atexit.pyc'>  
    multiprocessing <module 'multiprocessing' from 'C:\Python27\lib\multiprocessing\__init__.pyc'>  
    weakref <module 'weakref' from 'C:\Python27\lib\weakref.pyc'>  
    itertools <module 'itertools' (built-in)>  
    time <module 'time' (built-in)>  
    multiprocessing.process <module 'multiprocessing.process' from 'C:\Python27\lib\multiprocessing\process.pyc'  

    def print_all_module():  
        import sys  
        keys = []  
        for key in sys.modules.keys():  
            print key,sys.modules[key]