python 中用于解释的子进程效率

Question

我在这里询问 python 子进程效率。

我正在尝试创建一个需要能够执行其他语言代码的程序。 例如，假设我需要运行 js 文件（所以我会使用节点解释器）

我正在使用一个简单的代码（基于我之前提出的一个问题，关于 Kotlin ProcessBuilder vs python），而且我不明白为什么调用py并用命令行调用cmd会使时间差差 10 倍

import subprocess
from time import perf_counter_ns 

started = 0
completed = 0

def call(): 
    process = subprocess.Popen(["node", "printHello.js"],
                                                stdin=subprocess.PIPE,
                                                stdout=subprocess.PIPE,
                                                stderr=subprocess.PIPE,
                                                universal_newlines=True)

    process.wait()


for i in range(0, 1000):
    if (i % 20 == 0):
        print("Turn ", i)
    start = perf_counter_ns()
    call()
    started += (perf_counter_ns() - start)
    completed += (perf_counter_ns() - start)

print("Average time (ms) to start a process: ", started * 1e-9)
print("Average time (ms) to complete a process: ", completed * 1e-9)

打印结果（没有烦人的“转：xxx”）

启动进程的平均时间（毫秒）：47.2123976

完成一个过程的平均时间（毫秒）：47.2141487

代码 2

import subprocess
from time import perf_counter_ns 

started = 0
completed = 0

def call(): 
    process = subprocess.Popen(["cmd", "/c", "dir"],
                                                stdin=subprocess.PIPE,
                                                stdout=subprocess.PIPE,
                                                stderr=subprocess.PIPE,
                                                universal_newlines=True)

    process.wait()


for i in range(0, 1000):
    if (i % 20 == 0):
        print("Turn ", i)
    start = perf_counter_ns()
    call()
    started += (perf_counter_ns() - start)
    completed += (perf_counter_ns() - start)

print("Average time (ms) to start a process: ", started * 1e-9)
print("Average time (ms) to complete a process: ", completed * 1e-9)

打印结果（没有烦人的“转：xxx”）

启动进程的平均时间（毫秒）：5.566161500000001

完成一个过程的平均时间（毫秒）：5.5675167000000005

现在，这是一个很大的区别，我知道这些不是相同的命令，1 使用 os 和一个正在解释，但为什么解释这么慢？ 有谁知道为什么它这么慢，有没有办法让它更快？ 我已经搜索并发现了 pypy，它应该可以加速性能，但它并没有达到我想要的效果。 我知道这可以使它更快（或者至少是使用 Python 2.7），因为我曾经使用过这样做的脚本。 没有编写该脚本的代码，所以我不知道它为什么在那里工作，我发现的唯一线索是它使用了 psyco。

所以我的问题是：

1. Python 使用命令console.log("hello")调用节点解释器不应该比我取得的结果更快吗？ （我的电脑很好，不是那个）
2. 无论如何通过节点或 java 之类的子进程（使用子进程或任何其他模块）来提高调用解释器/编译器的性能

谢谢：）

Answer 1

因此，经过更多研究，我发现了为什么我看到的代码运行良好而我的代码却没有。

正如 Charles Duffy 所说，打开许多子流程很繁重。 代码中的解决方案是使用一个线程来启动 1 个子进程，它只会接收许多输入，而不是多次调用同一个子进程。 傻我...愚蠢的简单，谢谢你的帮助！