我知道这可能是一个非常明显的答案，而且我将自己暴露在无用的尖刻评论中，但我不知道答案，所以就这样吧。
如果 Python 在运行时编译为字节码，是否只是初始编译步骤需要更长的时间？如果是这种情况，那不只是代码中的一小部分前期成本（即，如果代码运行了很长时间，C 和 python 之间的差异会缩小吗？）
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解释 Python 代码并使其变慢的不仅仅是事实，尽管这肯定会限制您获得的速度。
如果以字节码为中心的观点是正确的，那么要使 Python 代码与 C 代码一样快，您所要做的就是用直接调用函数替换解释器循环，消除任何字节码，然后编译生成的代码。但它不是那样工作的。您也不必相信我的话：您可以自己测试它。Cython 将 Python 代码转换为 C，但是转换然后编译的典型 Python 函数不会显示 C 级速度。您所要做的就是查看一些因此生成的典型 C 代码以了解原因。
真正的挑战是多重分派（或任何正确的术语——我不能直截了当），我的意思是这样一个事实，即a+bifa和b都被称为整数或浮点数可以编译成一个操作C，在 Python 中，你必须做更多的计算a+b（获取名称绑定到的对象，通过__add__等等）
这就是为什么要使 Cython 达到 C 速度，您必须在关键路径中指定类型；这就是 Shedskin 如何使用（笛卡尔积）类型推断快速使 Python 代码摆脱 C++ 的方式；以及 PyPy 的速度如何——JIT 可以关注代码的行为方式并专注于类型之类的事情。每种方法都消除了动态性，无论是在编译时还是在运行时，这样它就可以生成知道自己在做什么的代码。
于 2012-12-13T05:01:53.840 回答
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字节码对 CPU 来说不是自然的，因此它们需要解释（通过称为解释器的 CPU 本地代码）。字节码的优势在于它可以进行优化、预计算并节省空间。C 编译器生成机器代码，机器代码不需要解释，它是 CPU 原生的。
于 2012-12-13T04:42:09.103 回答