Windows环境下python库keyczar的性能

Question

我运行这段代码是为了查看谷歌密钥加解密库对性能的影响：

from keyczar import keyczar, keys

def main(iters):
    key = keys.RsaPrivateKey.Generate()
    msg = "ciao"
    crypt = None
    for i in range(iters):
        print i, "\r",
        crypt = key.Encrypt(msg)
    for i in range(iters):
        print i, "\r",
        key.Decrypt(crypt)

if __name__ == '__main__':
    main(500)

在Windows下，500次迭代大约需要16分钟。在同一台机器上的Ubuntu9.04分区下，500次迭代大约需要6秒。

我尝试过分析这个(cProfile + pstats)，但是我在解释结果方面没有太多的经验。

有人能告诉我为什么相同的代码在Windows下运行150+时慢一倍吗？

编辑2010-01-16

下面是我的generate_key.py脚本：

from keyczar import keyczar, keys

key = keys.RsaPrivateKey.Generate()

下面是我在generate_key中创建一个stats文件的命令行

C:\temp\python-keyczar-0.6b\tests\keyczar>python -m cProfile -o generate_key generate_key.py

下面是扩展结果的python会话：

>>> import pstats
>>> p = pstats.Stats('generate_key')
>>> p.strip_dirs().sort_stats(-1).print_stats(25)
Sat Jan 16 12:18:43 2010    generate_key

         83493 function calls (82974 primitive calls) in 5.131 CPU seconds

   Ordered by: standard name
   List reduced from 564 to 25 due to restriction <25>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.210    0.210 AES.py:1(<module>)
        1    0.022    0.022    0.210    0.210 AES.py:1(__bootstrap__)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 DSA.py:115(DSAobj)
        1    0.001    0.001    0.005    0.005 DSA.py:14(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 DSA.py:174(DSAobj_c)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 DSA.py:26(error)
        1    0.000    0.000    0.001    0.001 RSA.py:125(size)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 RSA.py:13(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 RSA.py:140(publickey)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 RSA.py:146(RSAobj_c)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 RSA.py:23(error)
        1    0.000    0.000    4.816    4.816 RSA.py:26(generate)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 RSA.py:63(construct)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 RSA.py:85(RSAobj)
        1    0.003    0.003    0.004    0.004 SHA.py:4(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __future__.py:48(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __future__.py:74(_Feature)
        7    0.000    0.000    0.000    0.000 __future__.py:75(__init__)
        8    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:11(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:13(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:18(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:20(<module>)
        2    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:24(<module>)


<pstats.Stats instance at 0x023F5E40>
>>>

所以Windows代码确实在python中执行。大部分运行时都在这里度过：

def generate(bits, randfunc, progress_func=None):
    """generate(bits:int, randfunc:callable, progress_func:callable)

    Generate an RSA key of length 'bits', using 'randfunc' to get
    random data and 'progress_func', if present, to display
    the progress of the key generation.
    """
    obj=RSAobj()

    # Generate the prime factors of n
    if progress_func:
        progress_func('p,q\n')
    p = q = 1L
    while number.size(p*q) < bits:
        p = pubkey.getPrime(bits/2, randfunc)
        q = pubkey.getPrime(bits/2, randfunc)

    # p shall be smaller than q (for calc of u)
    if p > q:
        (p, q)=(q, p)
    obj.p = p
    obj.q = q

    if progress_func:
        progress_func('u\n')
    obj.u = pubkey.inverse(obj.p, obj.q)
    obj.n = obj.p*obj.q

    obj.e = 65537L
    if progress_func:
        progress_func('d\n')
    obj.d=pubkey.inverse(obj.e, (obj.p-1)*(obj.q-1))

    assert bits <= 1+obj.size(), "Generated key is too small"

    return obj

我正在运行PyCrypto从这里下载。

Answer 1

PyCrypto有一个名为_fastmath的C模块，它将GNU用于公钥操作。如果它不可用，则使用Python的本地长整数，这些整数要慢得多。

这两个文件是src/_Quickmath.c和lib/Crypto/PublicKey/_celmath.py。

Windows上的Python很可能不包括GNU，所以在Windows上使用_slowmath.py

Answer 2

对于这种差异，我怀疑linux正在使用c-模块来完成工作。也许Windows版本无法在某个地方安装dll，因此返回到Python代码

在这两个平台上运行相同版本的Python吗？