最近我在維基百科上完成了一些資料探勘的任務。它由這些部分組成：
解析enwiki-pages-articles.xml的維基百科轉儲；
把類別和頁儲存到MongoDB裡面；
對類別名稱重新分門別類別。
我對CPython 2.7.3和PyPy 2b的實際任務表現進行了測試。我使用的函式庫是：
redis 2.7.2
pymongo 2.4.2
此外CPython是由以下函式庫支援的：
hiredis
pymongo c-extensions到會從PyPy得到多大好處（何況CPython的資料庫驅動是C寫的）。
下面我會描述一些有趣的結果。
抽取維基頁名
我需要在所有維基百科的類別中建立維基頁名到page.id的聯接並儲存重新分配的它們。最簡單的解決方案應該是匯入enwiki-page.sql（定義了一個RDB表）到MySQL裡面，然後傳輸資料、進行重新分配。但我不想增加MySQL需求（有骨氣！XD）所以我用純Python寫了一個簡單的SQL插入語句解析器，然後直接從enwiki-page.sql導入數據，進行重新分配。
這個任務對CPU依賴更大，所以我再次看好PyPy。
/ time
PyPy 169.00s 使用者態8.52s 系統態90% CPU
CPython 1287.13s 用戶態8.10s 接態96% CPU
id.筆記本的記憶體太小了，不能儲存供我測試的資訊了）。
從enwiki.xml中篩選類別
為了方便工作，我需要從enwiki-pages-articles.xml中過濾類別，並將它們存儲相同的XML格式的類別。因此我選用了SAX解析器，在PyPy和CPython中都適用的包裝器解析。對外的原生編譯套件（同事在PyPy和CPython 中） 。
程式碼非常簡單：
class WikiCategoryHandler(handler.ContentHandler):
"""Class which detecs category pages and stores them separately
"""
ignored = set(('contributor', 'comment', 'meta'))
def __init__(self, f_out):
handler.ContentHandler.__init__(self)
self.f_out = f_out
self.curr_page = None
self.curr_tag = ''
self.curr_elem = Element('root', {})
self.root = self.curr_elem
self.stack = Stack()
self.stack.push(self.curr_elem)
self.skip = 0
def startElement(self, name, attrs):
if self.skip>0 or name in self.ignored:
self.skip += 1
return
self.curr_tag = name
elem = Element(name, attrs)
if name == 'page':
elem.ns = -1
self.curr_page = elem
else: # we don't want to keep old pages in memory
self.curr_elem.append(elem)
self.stack.push(elem)
self.curr_elem = elem
def endElement(self, name):
if self.skip>0:
self.skip -= 1
return
if name == 'page':
self.task()
self.curr_page = None
self.stack.pop()
self.curr_elem = self.stack.top()
self.curr_tag = self.curr_elem.tag
def characters(self, content):
if content.isspace(): return
if self.skip == 0:
self.curr_elem.append(TextElement(content))
if self.curr_tag == 'ns':
self.curr_page.ns = int(content)
def startDocument(self):
self.f_out.write("<root>\n")
def endDocument(self):
self.f_out.write("<\root>\n")
print("FINISH PROCESSING WIKIPEDIA")
def task(self):
if self.curr_page.ns == 14:
self.f_out.write(self.curr_page.render())
class Element(object):
def __init__(self, tag, attrs):
self.tag = tag
self.attrs = attrs
self.childrens = []
self.append = self.childrens.append
def __repr__(self):
return "Element {}".format(self.tag)
def render(self, margin=0):
if not self.childrens:
return u"{0}<{1}{2} />".format(
" "*margin,
self.tag,
"".join([' {}="{}"'.format(k,v) for k,v in {}.iteritems()]))
if isinstance(self.childrens[0], TextElement) and len(self.childrens)==1:
return u"{0}<{1}{2}>{3}</{1}>".format(
" "*margin,
self.tag,
"".join([u' {}="{}"'.format(k,v) for k,v in {}.iteritems()]),
self.childrens[0].render())
return u"{0}<{1}{2}>\n{3}\n{0}</{1}>".format(
" "*margin,
self.tag,
"".join([u' {}="{}"'.format(k,v) for k,v in {}.iteritems()]),
"\n".join((c.render(margin+2) for c in self.childrens)))
class TextElement(object):
def __init__(self, content):
self.content = content
def __repr__(self):
return "TextElement" def render(self, margin=0):
return self.content登入後複製
Element和TextElement元素包換tag和body信息，同時提供了一個方法來渲染它。
下面是我想要的PyPy和CPython比較結果。
/ time
PyPy 2169.90s
CPython 4494.69s
我很對PyPy的結果感到驚訝。
我曾經想要計算一個有趣的類別集合
我曾經想要計算一個有趣的類別集合——在我的一個應用背景下，以Computing類別衍生的一些類別為開始進行計算。為此我需要建立一個提供類別的類別圖——子類別關係圖。
結構類別－子類別關係圖
這個任務使用MongoDB作為資料來源，並對結構進行重新分配。演算法是：
for each category.id in redis_categories (it holds *category.id -> category title mapping*) do:
title = redis_categories.get(category.id)
parent_categories = mongodb get categories for title
for each parent_cat in parent categories do:
redis_tree.sadd(parent_cat, title) # add to parent_cat set title登入後複製
抱歉寫這樣的偽碼，但我想這樣看起來更緊湊。
所以說這個任務只把資料從一個資料庫拷貝到另一個資料庫。這裡的結果是MongoDB預熱完畢後得出的（不預熱的話資料會有偏差－這個Python任務只耗費約10%的CPU）。計時如下：
/ time
PyPy 175.11s 用戶態66.11s 系統態64% CPU
CPython 457.92s 用戶態72.86s 81%
如果我們有redis_tree資料庫，僅剩的問題就是遍歷Computing類別下所有可實現的結點了。為避免循環遍歷，我們需要記錄已造訪過的結點。自從我想測試Python的資料庫效能，我就用再分配集合列來解決這個問題。
/ time
PyPy 14.79s 用戶態6.22s 系統態69% CPU 30.322 總計
CPython 44.20s 用戶態13.86s 系統總計 71% CPU list（禁止列表）－來避免進入不需要的類別。但那不是本文的重點。
結論
進行的測試只是我最終工作的一個簡介。它需要一個知識體系，一個我從抽取維基百科中適當的內容中所得到的知識體系。
PyPy相比CPython，在我這個簡單的資料庫操作中，提升了2-3倍的效能。 （我這裡沒有算上SQL解析器，大約8倍）
多虧了PyPy，我的工作更加愉悅了——我沒有改寫算法就使Python有了效率，而且PyPy沒有像CPython一樣把我的CPU弄掛了，以至於一段時間內我沒辦法正常的使用我的筆記本了（看看CPU時間佔的百分比吧）。
任務幾乎都是資料庫操作，而CPython有一些加速的亂七八糟的C語言模組。 PyPy不使用這些，但結果卻更快！
我的全部工作需要大量的周期，所以我真高興能用PyPy。
