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摘要：但是由于程序并沒有那么快，開發(fā)人員多年來創(chuàng)建了幾個的編譯器，包括和。在下面的細(xì)分中，所有的編譯器都針對進行基準(zhǔn)測試。編譯器是系列的一部分，旨在作為的現(xiàn)代替代品。不僅僅是的編譯器，它是的超集，支持與的互操作性。
簡評：Python 和其他的解釋型語言一樣經(jīng)常被吐槽性能不行，所以開發(fā)人員為了提升性能創(chuàng)建了不少編譯器，本文則選取其中的四個做了基準(zhǔn)測試。
Python 其實是一種相當(dāng)快的語言，但它并不像編譯型語言那么快。 這是因為官方實現(xiàn)的 CPython 解釋執(zhí)行的，更準(zhǔn)確地說，是 Python 代碼被編譯為字節(jié)碼，然后進行解釋。這對學(xué)習(xí)是很有好處的，因為可以在 Python REPL 中運行代碼并立即查看結(jié)果，而不必編譯和執(zhí)行。 但是由于 Python 程序并沒有那么快，開發(fā)人員多年來創(chuàng)建了幾個 Python 的編譯器，包括 IronPython 和 Jython。
快速的性能并不是編譯的唯一原因，可能諸如 Python 之類的腳本語言最大的缺點是你需要隱式地向客戶提供源代碼。
我想比較同一平臺上的一些 Python 編譯器，特別是那些支持 Python 3.x 的編譯器。最后，我選擇了四個，都在 Ubuntu Linux上運行，他們是 Nuitka，PyPy，Cython 和 cx_Freeze。
比較 Python 編譯器
有人已經(jīng)完成了創(chuàng)建 Python 基準(zhǔn)測試的工作。我選擇了 PyStone，這是 Python 的創(chuàng)建者Guido van Rossum 對 C 程序的翻譯（而 C 程序本身是 Ada 程序的翻譯）。 我在 GitHub 上找到了開發(fā)人員 Christopher Arndt 的轉(zhuǎn)換版本，它能夠兼容 Python 3。 下面是 Pystone 的CPython（即標(biāo)準(zhǔn) Python）性能：
Python 2.7.15Rc1 2 : 272,647 pystones/second. Python 3.6.5 : 175,817
正如你所看到的，Python 2 和 Python 3 之間有很大的區(qū)別（每秒 Pystones 越多越好）。在下面的細(xì)分中，所有的 Python 編譯器都針對 Python 3 進行基準(zhǔn)測試。
Nuitka
盡管可以按照下載頁面上的說明操作，但 Ubuntu 上的只需：
$ sudo apt install Nuitka
Nuitka 還需要一個 C 編譯器，所以我下載了 clang。可以使用以下方法安裝它：
$ sudo apt install clang
Nuitka 默認(rèn)使用 gcc，但是一個參數(shù)允許你使用 clang，所以我用兩者測試了它。 clang 編譯器是 llvm 系列的一部分，旨在作為 gcc 的現(xiàn)代替代品。使用 gcc 編譯 pystone.py 就像這個（第一行）一樣簡單，或者使用 clang（第二行），并使用鏈接時間優(yōu)化 gcc（第三行）：
$ nuitka pystone.py $ nuitka pystone.py --clang $ nuitka pystone.py --lto
編譯（大約 10 秒鐘）完成后，我從終端運行了 pystone：
$ ./pystone.exe 500000
結(jié)果是
Size Execution pystones/sec 1. 223.176 Kb 597,000 2. 195,424 Kb 610,000 3. 194.2 kb 600,000
這些是 5 次運行的平均值，我盡可能多地關(guān)閉了進程。
PyPy
Guido van Rossum 曾經(jīng)說過：「如果你希望你的代碼運行得更快，你應(yīng)該只使用PyPy。」我將編譯好的二進制文件下載到一個文件夾中，并將 pystone.py 復(fù)制到其下的 bin 文件夾中。然后我像這樣運行：
$ ./pypy3.5 pystone.py
結(jié)果是驚人的 1,776,001 pystones/sec，幾乎是 Nuitka 的三倍。
PyPy 使用即時編譯器并做了一些非常巧妙的東西來實現(xiàn)它的速度。根據(jù)基準(zhǔn)測試的報告，它平均比 CPython 快 7.6 倍。 我很容易相信。 唯一（輕微）的缺點是它總是落后于 Python 版本。
生成一個 EXE 需要一些工作，你必須將你的 Python 編寫成一個名為 RPython 的子集。
Cython
Cython 不僅僅是 Python 的編譯器，它是 Python 的超集，支持與 C / C++ 的互操作性。 CPython是用 C 編寫的，所以它是一種通常可以很好地與 Python 混編的語言。
使用 Cython 進行設(shè)置有點繁瑣，它不像 Nuitka 那樣開箱即用。首先，必須從擴展名為 .pyx的 Python 文件開始，你運行 Cython 來創(chuàng)建一個 pystone.c 文件：
$ cython pystone.pyx --embed
不要忽略 –embed 參數(shù)，接下來，你用這條命令編譯 pystone.c：
$ gcc $(python3-config --includes) pystone.c -lpython3.6m -o pystone.exe
如果遇到任何錯誤，例如「找不到 -lpython 版本」，則可能是因為你的 Python 版本。要查看安裝的版本，請運行以下命令：
$ pkg-config --cflags python3
畢竟，Cython 只給出 228,527 pystones/sec，但是，Cython 需要你做一些指定變量類型的工作。Python 是一種動態(tài)語言，因此沒有指定類型， Cython 使用靜態(tài)編譯，使用 C 類型變量可以產(chǎn)生更好的優(yōu)化代碼。 （文檔相當(dāng)廣泛，需要閱讀。）
Size Execution pystones/sec 1. 219,552 Kb 228,527 cx_freeze
這是一套用于將 Python 腳本「凍結(jié)」為可執(zhí)行文件的腳本和模塊，可以在GitHub上找到。我安裝了它并創(chuàng)建了一個凍結(jié)文件夾來管理內(nèi)容：
$ sudo pip3 install cx_Freeze --upgrade
我在安裝腳本中發(fā)現(xiàn)的一個問題是缺少“l(fā)z”的錯誤。你需要安裝 zlib 運行它來安裝它：
$ sudo apt install zlib1g-dev
之后，cx_Freeze 命令使用 pystone.py 腳本創(chuàng)建了一個 dist 文件夾，其中包含一個 lib 文件夾，一個 5MB 的 lib 文件和 pystone 應(yīng)用程序文件：
$ cxfreeze pystone.py --target-dir dist Size Execution pystones/sec 1. 10,216 174,822
不是最快的性能，因為它與 CPython 的速度相同。 （Python 凍結(jié)包括將應(yīng)用程序與所需的Python 元素一起放在單個文件（或文件夾）中，而不是編譯，這意味著目標(biāo)不需要Python。）
結(jié)論
我對 PyPy 的表現(xiàn)感到敬畏，編譯非常快，在按下回車鍵后不到一秒就產(chǎn)生了結(jié)果。 如果你想要一個 exe，我推薦 Nuitka，這是一個不費吹灰之力的編譯，運行速度比 CPython 快。你也可以自己試用這些 Python 編譯器，看看哪種方法最適合特定需求。
原文：4 Fast Python Compilers for 2018
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