4种方法教你让Python代码更快运行!(Pypy，Nuitka，等实例)

前言：

今天为大家带来的内容是4种方法教你让Python代码更快运行！（Pypy，Nuitka，等实例），具有不错的参考价值,希望能够帮助到大家！

如何进行Python性能优化，是本文探讨的主题。下面是四个方法可以在某些方面提高Python代码的性能和执行效率。

PyPy

在选择CPython的简易替代语言时，PyPy无疑是最佳之选(如Quora就是由它编写而成)。由于与现有Python代码保持高度兼容性，PyPy也是默认程序运行时的一个很好选择。

PyPy使用了Just-in-Time(JIT)即时编译器，即动态编译器，与静态编译器（如gcc,java等）不同，它是利用程序运行的过程的数据进行优化，拥有同谷歌Chrome V8 JavaScript引擎相同的语言加速技术。本月初，最新版本PyPy 2.5即将发布，此版本会有一系列的性能改进，提供更全面的如NumPy的支持，用于加速Python性能的共享库。

Python 3.x必须由单独的PyPy3项目构建而成。不过，对于边缘语言特性 爱好者来说，尽管预期支持3.3，但实际此版本最多仅支持Python3.2.4及以下版本。

Pyston

Pyston是一款Dropbox推出的新的基于JIT的Python实现，使用LLVM编译器实现代码解析与转换。与PyPy相比，Pyston仍处于初级阶段，目前最新版本为Pyston 0.2版，支持有限子集语言的相关特性。Pyston的主要工作包括支持语言的核心功能及提升关键指标性能到一个可接受的水平。不久后，Pyston就可以被认为是远程生产就绪语言。

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Nuitka

Nuitka 是一个Python的替代品，一些团队正用它做完全的Python编译工具，并尝试将Python代码转译为其它可高速运行的编程语言。Nuitka(nuitka.net)可以将python代码转换为C++代码，然后编译为可执行文件，并通过直接调用python的api的方式实现从解析语言到编译语言的转换，并且在转换到C++的过程中直接使用python的解释器，可以保证100%的语法兼容。虽然这限制了它的可移植性，但不可否认这个转换的速度获得了肯定。

Numba

Numba综合了前两种方法，是Cython的竞争项目。同样的，numba把Python源码通过LLVMPy生成JIT后的.so文件来加速。不同点在于，Numba是以JIT为主的，加速对源码的侵入性较小。而Cython则重点在加速高性能Python模块的开发上，不依赖LLVMPy项目。此外numba还很不成熟，目前兼容性相当差。

总的来说：

Python创始人Guido van Rossum坚信Python的许多性能问题可以归结为语言的使用不当。

以上就是本文的全部内容啦！