psyco在优化Python代码方面似乎非常有帮助，并且它以非侵入性的方式实现。
因此，人们不得不怀疑。假设您始终使用x86架构(这是当今大多数应用程序在其中运行的架构)，为什么不只对所有Python代码始终使用psyco？它有时会犯错误并破坏程序的正确性吗？在某些奇怪的情况下会增加运行时间吗？
您对此有任何负面经历吗？到目前为止，我最不利的经验是它使我的代码速度仅提高了15％。通常情况下会更好。
自然，使用psyco不能代替有效的算法和编码。但是，如果您能以两行(导入和调用psyco)为代价提高代码的性能，我就没有理由不这样做。
最佳答案
1)内存开销是主要开销，如其他答案所述。您还需要支付编译费用，如果您没有选择的话，这可能会让人望而却步。从user reference:
2)Psyco编译实际上可能会损害性能。再次从用户指南("known bugs"部分)中:
3)最后，在某些相对模糊的情况下，使用Psyco实际上会引入错误。其中一些是listed here。