Ускоряем Python — опыт применения PyPy

На одном из проектов уперся в производительность Питона. Такое бывает не часто, но бывает. Сначала думал о том, чтобы переписать код на более шустром языке — C/C++/Scala. Думал-думал, тем временем вспомнил о проекте PyPy(если кто не знает — это реализация Питона на Питоне). На сайте проекта есть тесты производительности, которые показывают что некоторые программы под PyPy начинают работать чуть ли не в 20 раз быстрее. Хотя в среднем ускорение куда меньше. Пишут что в среднем проекты ускоряются в 2 раза. Настроить PyPy куда проще чем переписать код на другом языке.

Очень подробная инструкция настройки PyPy находится здесь: http://doc.pypy.org/en/latest/getting-started.html

Все нужные пакеты установились без проблем — flask, pymongo, pytils, markupsafe, flexmock, nose.
Единственно что не смог установить это lxml, но он здесь мне и не был нужен.

Коненчно я был уверен, что теперь программа будет работать быстрее, оставалось узнать — на сколько быстрее. Результаты такие:
CPython — 5 часов.
PyPy — 3 часа.

Такоми образом ускорение получилось в 1,7 раз. Вот такие результаты. Хорошо это или плохо — зависит от проекта. В моем случае этого не достаточно, и я продолжил искать другие решения.