安装Psyco很简单，它有两种安装方式，一种是源码方式，一种是二进制码方式：
如果用源码方式安装，你需在源码的目录中调用python setup.py install命令编译生成psyco子目录，再把该子目录整个拷贝到python的site-packages目录下。
如果用二进制码方式安装，按这个网址列表中的python与psyco版本对应表下载合适的二进制文件，解压后会生成一个psyco-1.x的目录，把该目录下的psyco目录整个拷贝到python的site-packages目录下即可。
windows下下载：
(二)使用说明，在需要做效率优化的源文件前面加入以下两句：
import psyco
psyco.full()
另外，使用psyco.profile()可以对大程序进行适当分析，以确定哪些函数最值得编译。
psyco.log()函数用来记录profile()得到的信息，下次就可以运行就能更快一点。
psyco.bind(myfunc)指定对函数myfunc进行编译，可以做到比full()更精细的控制。
psyco.proxy(f)创建一个新的函数，它的代码是由f编译得到二进制码
(三)例子：
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import math, timeit, psyco
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def TestA():
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res, loopcnt = 0.0, 100
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for i in range(loopcnt):
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for j in range(loopcnt):
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for k in range(loopcnt):
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res = res + math.sin(i+j+k) # loopcnt^3 times
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if __name__=='__main__':
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TestB = psyco.proxy(TestA)
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ta = timeit.Timer("TestA()", "from __main__ import TestA")
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tb = timeit.Timer("TestB()", "from __main__ import TestB")
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print("TestA(): %.2fs" % (ta.timeit(10)))
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print("TestB(): %.2fs" % (tb.timeit(10)))
运行结果如下：
$ python test.py
TestA(): 15.84s
TestB(): 1.82s
使用Psyco处理过的函数执行速度快了大约7~8倍，比Psyco作者宣称的平均加速4倍的倍率更大些
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