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我发现当我向 Python 提出更多要求时，python 并没有 100% 使用我的机器资源，而且速度不是很快，与许多其他解释语言相比它很快，但与编译语言相比，我认为区别在于真的很了不起。

是否可以在 Python 3 中使用即时 (JIT) 编译器来加快速度？

通常，JIT 编译器是唯一可以提高解释语言性能的东西，所以我指的是这个，如果有其他解决方案可用，我很乐意接受新的答案。

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首先，Python 3(.x) 是一种语言，可以有任意数量的实现。好的，直到今天，除了 CPython 之外，没有任何实现实际上实现了这些版本的语言。但这会改变（PyPy 正在迎头赶上）。

回答您要问的问题：CPython、3.x 或其他版本不包含 JIT 编译器，从来没有，也可能永远不会。其他一些 Python 实现（原生的 PyPy、Jython 和 IronPython，通过为它们构建的虚拟机重新使用 JIT 编译器）确实具有 JIT 编译器。当他们添加 Python 3 支持时，他们的 JIT 编译器没有理由停止工作。

但是，当我在这里时，也让我解决一个误解：

通常，JIT 编译器是唯一可以提高解释语言性能的东西

这是不正确的。JIT 编译器最基本的形式只是消除了解释器开销，这解释了你看到的一些速度变慢，但不是大多数。一个好的JIT 编译器还会执行许多优化，这些优化通常消除了实现大量 Python 特性所需的开销（通过检测允许更有效实现的特殊情况），突出的例子是动态类型、多态性和各种内省特性。

仅仅实现一个编译器并没有帮助。您需要非常聪明的优化，其中大部分仅在非常特定的情况下和有限的时间窗口内有效。JIT 编译器在这里很容易，因为它们可以在运行时生成专门的代码（这是它们的重点），可以通过在运行时观察程序来更容易（更准确地）分析程序，并且可以在优化无效时撤消优化。与提前编译器不同，它们还可以与解释器交互，并且经常这样做是因为这是一个明智的设计决策。我想这就是为什么它们与人们心目中的解释器联系在一起的原因，尽管它们可以并且确实独立存在。

除了优化解释器的代码本身之外，还有其他方法可以使 Python 实现更快——例如，HotPy (2) 项目。但这些目前处于研究或实验阶段，尚未显示出它们在真实代码中的有效性（和成熟度）。

当然，特定程序的性能取决于程序本身，而不是语言实现。语言实现只为您可以进行一系列操作的速度设置上限。通常，您可以通过避免不必要的工作（即优化程序）来更好地提高程序的性能。无论您是通过解释器、JIT 编译器还是提前编译器运行程序，这都是正确的。如果您想要快速的东西，请不要竭尽全力获得更快的语言实现。有些应用程序由于解释和动态性的开销是不可行的，但它们并不像您想象的那么普遍（并且通常通过有选择地调用机器代码编译的代码来解决）。

于 2012-10-23T16:36:56.210 回答
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唯一具有 JIT 的 Python 实现是PyPy。Byt - PyPy 既是 Python 2 实现又是 Python 3 实现。

于 2012-10-23T16:35:21.570 回答
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Numba 项目应该可以在 Python 3 上运行。虽然它不是您所要求的，但您可能想尝试一下： https ://github.com/numba/numba/blob/master/docs/source/doc/userguide .rs .

它目前不支持所有 Python 语法。

于 2012-10-23T16:57:38.020 回答
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你可以试试pypy py3 分支，它或多或少兼容 python，但是官方的 CPython 实现没有 JIT。

于 2012-10-23T16:32:31.210 回答
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这个网站上的一些杰出的 Python 开发人员将最好地回答这个问题。

仍然我想评论：在讨论解释语言的速度时，我只想指出在这个位置托管的一个项目：计算机语言基准游戏

这是一个专门用于运行基准测试的网站。有指定的任务要做。任何人都可以用他/她的首选语言提交解决方案，然后测试比较每个解决方案的运行时间。解决方案可以进行同行评审，通常由其他人进一步改进，并根据规范检查结果。从长远来看，这是比较不同语言的最公平的基准测试系统。

从像这样的指示性摘要中可以看出，与解释语言相比，编译语言的速度相当快。然而，差异可能并不在于编译的确切类型，而是 Python（以及图中的其他比 Python 慢的）是完全动态的。可以即时修改对象。可以即时修改类型。所以一些类型检查必须推迟到运行时，而不是编译时。

因此，尽管您可以争论编译器的好处，但您必须考虑到不同语言中存在不同的功能。这些功能可能会以内在的价格出现。

最后，在谈到速度时：大多数情况下，导致问题的不是语言和语言的感知速度，而是一个糟糕的算法。我从来不用切换语言，因为一种语言太慢了：当我的代码出现速度问题时，我会修复算法。但是，如果您的代码中有耗时的、计算密集型的循环，那么重新编译这些循环通常是值得的。一个突出的例子是脚本语言使用的用 C 编码的库（Perl XS 库，例如 Python 的 numpy/scipy，lapack/blas 是可用于许多脚本语言绑定的库的示例）

于 2012-10-23T16:35:22.847 回答
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如果您指的是即时编译器中的 JIT 到字节码表示，那么它具有这样的功能（自 2.2 起）。如果您的意思是 JIT 到机器代码，那么不会。然而，编译成字节码提供了很多性能改进。如果您希望它编译为机器代码，那么 Pypy 就是您正在寻找的实现。

注意：pypy 不适用于 Python 3.x

于 2012-10-23T16:35:31.383 回答
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如果您正在寻找代码块中的速度改进，那么您可能想看看rpythonic，它使用 pypy 编译为 C。它使用装饰器将其转换为 Python 的 JIT。

于 2013-11-19T18:52:24.067 回答