python - 为低系统资源的嵌入式系统优化 Python 运行时指南

Question

我的团队正在将 Python 2.4.4 运行时整合到我们的项目中，以利用一些外部开发的功能。

我们的平台有一个 450Mhz SH4 应用程序内核和有限的内存供 Python 运行时和应用程序使用。

我们已经移植了 Python，但初步测试突出了以下障碍:

a) Python 运行时的启动时间可能长达 25 秒(在导入相关库时，以及它们的依赖项时)

b) Python 在垃圾回收期间似乎从未向操作系统释放内存 - 唯一的办法是关闭运行时并重新启动(导致上面提到的启动延迟，这通常是不切实际的)

如果我们能够缓解这些问题，我们对 Python 的使用将得到显着改善。 SO 社区的任何指导都将非常有值(value)。尤其是任何了解 Python 执行引擎如何运行的内在知识的人。

Answer 1

也许很难相信，但 CPython 2.4 版 never releases memory to the OS .据称这已在版本 Python 2.5 中得到修复。

此外，Python 2.5 和 Python 2.6 的性能(处理器方面)在此之上得到了改进。

见 C API section in What's new in Python 2.5 ，查找名为 Evan Jones 的 obmalloc 补丁

Alex Martelli(至少应该考虑他的建议)，says multiprocess is the only way to go to free memory.如果你不能使用 multiprocessing(Python 2.6 中的模块)，至少 os.fork 是可用的。以最原始的方式使用 os.fork(在开始时 fork 一个工作进程，等待它完成，再 fork 一个新的..)仍然比重新启动解释器花费 25 秒要好。