較新的 Python 版本比以前的版本更快。Python 3.8 附帶了許多增強其性能的修改。我們無法理解 Python 的性能，因為在通用的、動態的語言和性能之間經常會有一個折衷。我們不可能同時擁有一切。為了測試 Python 的性能，程序員應該應用替代實現。 Python 是一種解釋語言，同時它還提供了將源代碼編譯成在虛擬機上運行的位元組碼的功能。我們可以針對不同的目的使用不同的編譯器，從而獲得性能優勢。
在本教程中，我們將看到 Python 的不同實現。
PyPy
PyPy 是 Python 開發人員用來提高速度的最受歡迎的替代編譯器之一。PyPy 在 JIT(即時)編譯器上工作，該編譯器編譯提高性能的代碼部分。它還使用 GC 改進有效地管理內存。它支持無棧模式，可以與微線程協同工作實現並發。
程序員對 PyPy 和 CPython 哪個最快有爭議，但普遍的共識是 PyPy 更快。
CPython 先生
CPython 是用 C 編寫的 Python 最常用的編譯器。它是默認編譯器。CPython 將源代碼轉換為中間位元組代碼，並使用 CPython 虛擬機運行它。CPython 還與無棧模式一起工作，該模式為並發提供了微線程。
JPython 還是 JPython
我們可以假設 JPython 是 Python 的 Java 實現。它允許統一的 Python 腳本可以在 Java 平台上使用。Java 程序員將使用它將 Python 腳本綁定到大型 Java 應用中。我們也可以使用 Java 線程來編寫多線程程序。它提供了一些速度，但是比 CPython 慢。Python 可以在大規模 Java 應用開發中提供額外的效率。
鐵皮人
IronPython 是 Python 的實現，用於與一起工作。凈。我們可以用。Net 庫。它不支持 GIL；這意味着多線程代碼的性能比其他代碼好得多。它提供了我們可以使用 Python 框架而不是ASP.NET在網絡服務器上工作的工具。
努特卡
Nuitka 是一個新創建的編譯器，與其他編譯器相比還不夠，但它將 Python 代碼編譯成 C/ C++ 可執行文件。它可以與從 2.6 到 3.8 的每一個 Python 版本一起工作，並且比 CPython 快兩倍。我們可以使用 Nuitka 為 Python 代碼開發獨立的可執行文件，即使在 Windows 上也是如此。
這都是關於 Python 的不同實現。您可以比其他編譯器更快地找到 CPython，但它也依賴於不同的用例。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/254549.html
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