你还是去 py 的国内邮件列表或者 v2ex 吧，这里的人大多玩 ruby.

#1 楼 @flowerwrong 感觉 ruby 大神多阿。。。而且感觉这个不是单纯的 python 问题

感觉你应该对比的是“直接 console 里运行 .py 文件的时间”和“service 调用这块代码的时间”

不贴代码能诊断出来问题才怪了。

#3 楼 @xiaogui #4 楼 @est 代码不能直接贴，公司内部用的，不过大概可以描述 耗时的代码大致内容是 string 匹配 string 数组 即类似于 arrTest = ['a', 'b'] if ( 'a' in arrTest): 这样的情况，if 内部执行的代码是对 panda 库的一条记录的一列数据进行附值。 i.e. post # panda object arrTest = ['a', 'b'] if ( 'a' in arrTest): post['colA'][0] = 'a' 并没有其他需要大量运算的代码 我有将时间 log 打在这段代码前后，发现直接 python xxx.py 的运行情况下耗时在 15000mircoseconds 左右，而通过 service，会高出 10 倍到 20 倍。 所以感觉不是代码复杂度导致的问题，即使贴出代码也并不会有太大帮助，因为两次执行的代码都是一模一样的，区别仅在于调用方式上。目前我查的方向在是不是由于框架本身一些限制导致，或者说 httpserver 是否都有一些影响效率的情况。但是 google 了一通又查不到什么东西，关键是这个问题不太好描述

第一次时间和第二次时间分别是怎么取到的？

#6 楼 @xiaogui 其他代码不管，只在这段 if 语句前后打印时间，然后 (endTime - startTime).microseconds，conosle 里平均 15,000，service 调用平均 300,000 另外我刚才简化的 if 里的代码，现在 if 语句的条件也去掉了，只剩下 pandas dataFrame object 的附值语句 post['a'][0] = 'a' 执行结果还是一样。。。 真是莫名了

看了下 api 和源码，问题已经解决了，哈哈，但是还有些疑惑，但至少能 work 了 解决办法： 将原先用于 dataFrame 对象附值的语句 post['a'][0] = 'test' 用 dataFrame 本身的 set_value 方法改写 post.set_value(0, 'a', 'test) 执行时间按 microseconds 计算，上面一种平均 20 万，下面一种方法，平均 50 但是造成这么大差距的原因需要继续深挖源码，暂时还不清楚。。。有待高手

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