Python运行速度慢怎么办？5种方法解决。老男孩Python

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2021年7月9日 11:23

在我们日常开发中，开发效率是很重要的，也能直接影响到我们的工作时长，运行速度快的话，我们可能一上午就完成指定工作了，而Python在运行速度方面，确实没有C或Java快，但Python也在慢慢改进。本篇跟大家说明下如何改进，请看下文：

在我们日常开发中，开发效率是很重要的，也能直接影响到我们的工作时长，运行速度快的话，我们可能一上午就完成指定工作了，而Python在运行速度方面，确实没有C或Java快，但Python也在慢慢改进。本篇跟大家说明下如何改进，请看下文：

Python

·PYPY：PyPy是使用率较高的一个，它和现存Python代码高度兼容。它使用适时编译来加速Python，它集成了Numpy，Numpy之前也一直被用来加速Python的运行。使用Python3的代码需要对应地使用PyPy3。PyPy目前只支持到Python3.2.5，对Python3.3的支持正在进行中。

·Pyston：它使用LLVM编译器架构来加速Python，同样的它也使用了适时编译。相比于PyPy，Pyston还处于早期阶段，它只支持Python的部分特性。Pyston把工作分成两个部分，一部分是语言的核心特性，另一部分是把性能提升到可接受的程度。Pyston距离可以在生产环境使用还有一段距离。

·Nuitka：有些团队尝试将Python代码转换为能够在本地高效运行的其他语言的代码。其中著名的项目是Nuitka--把Python代码转换为C++代码--虽然运行时还是依赖Python运行时。这样限制了它的可移植性，不过性能提升是可观的。长期规划中，Nuitka还准备让C语言能够调用Nuitka编译的Python代码，这样性能提升将更加明显。

·Cypython：Cython（Python的C语言扩展）是Python的超集，它能把Python代码编译成C代码，并与C和C++进行交互。它可以作为Python项目的扩展使用（重新性能要求高的部分），或者单独使用，不涉及传统的Python代码。缺点是你写的不是Python，所以需要手动迁移，缺乏可移植性。

·Numba：Numba结合了上面几个项目的想法。学习了Cython，Numba也采用了部分加速的策略，只加速CPU密集型的任务；同时它又学习了PyPy和Pyston，通过LLVM运行Python。你可以用一个装饰器指定你要用Numba编译的函数，Numba继承Numpy来加速函数的执行，Numba不做适时编译，它的代码是预先编译的。

跟老男孩学Python，0基础便可学会，我们会从最基础的讲起，循序渐进深入，学习5个月的时间就可以毕业找工作。

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