是我孤陋寡闻了下一句（是你孤陋寡闻了）
是我孤陋寡闻了下一句（是你孤陋寡闻了）是一个Python的替代品，它可以将Python代码转换为C 代码，然后编译为可执行文件，并且通过调用Python的API的方式实现从解析语言到编译语言的转换，在转换到C 的过程中直接使用python的解释器，可以保证100%的语法兼容。Pyston，由Dropbox资助，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下面是五种已有的方案，帮助你提高Python的性能。是Python的C语言扩展，cPython是一门单独的语言，专门用来写在Python里面的import用的扩展库。CPython跟Python语法基本一致，而CPython有专门的编译器。
python运行速度慢？是你孤陋寡闻了？5个优化方案提速百分百
北漂编程2021-04-23 21:47
速度慢
Python之所以速度慢，主要是由于动态性和多功能性。
Python 的运行过程是虚拟机读入 Python 代码（文本），词法分析，编译成虚拟机认识的 opcode，然后虚拟机解释 opcode 执行。但这其实不是最主要的原因，Python import 之后会缓存编译后的 opcode，所以读入、词法分析和编译并没有占用太多的时间。
那么真正的慢的是哪一步分呢？就是后面的虚拟机解释 opcode 执行的部分。前期的编译是将 Python 代码编译成解释器可以理解的中间代码，解释器再将中间代码翻译成 CPU 可以理解的指令。相比于 AOT（提前编译型语言，比如C）直接编译成机器码，肯定是慢的。
下面是五种已有的方案，帮助你提高Python的性能。
Cython是Python的C语言扩展，cPython是一门单独的语言，专门用来写在Python里面的import用的扩展库。CPython跟Python语法基本一致，而CPython有专门的编译器。
据说，Cython提供了一些特性来让代码更高效，比如变量类型化，这本质上是C要求的。一些科学计算的包，如scikit-learn依赖Cython的一些特性来保持操作简洁快速。
PystonPyston，由Dropbox资助，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
是一个Python的替代品，它可以将Python代码转换为C 代码，然后编译为可执行文件，并且通过调用Python的API的方式实现从解析语言到编译语言的转换，在转换到C 的过程中直接使用python的解释器，可以保证100%的语法兼容。
NumbaNumba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。
在选择CPython的简易替代语言时，pypy无疑时最佳之选，与现有Python代码保持高度兼容性，pypy也是默认程序运行时的一个很好选择。PyPy使用了Just-in-Time即时编译器，动态编译器与静态编译器不同，利用程序运行的过程的数据进行优化。
PyPy使用适时编译来加速Python，这项技术Google也在使用，Google在V8引擎中使用它加速Javascript。最近的版本PyPy2.5增加了一些提升性能的特性，其中有一项很受欢迎，它集成了Numpy，Numpy之前也一直被用来加速Python的运行。
结语Python之父说：大部分觉得Python慢的应用都是没有正确地使用Python。对于CPU密集型的任务有多种方法来提升性能--使用Numpy来做计算，调用外部C代码，以及尽量避免GIL锁。由于GIL锁目前还无法被替代，
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