问题 Python的JIT编译器的优点和缺点

我现在知道以下Python JIT编译器：Psyco，PyPy和Unladen Swallow。

基本上，我想询问您对这些编译器的优缺点的个人经验 - 以及是否还有其他值得研究的内容。

提前致谢，

6225

2018-05-29 01:49

起源

这是一个非常广泛的问题。你有没有尝试过这些项目？如果没有，我会建议尝试。如果是的话，那你有什么具体问题吗？我们无法确定哪个是最好的为你。 - Greg Hewgill

我很乐意，但是我已经到了最后期限，我的主管也没有考虑延期。所以，如果你能推荐一个好的起点，我真的很感激。或者，即使最简单的开始也会很好。一旦我获得更多信息，我可能会更新。 - PizzAzzra

我不确定任何这些项目目前适合生产使用。你有没有考虑过 py2exe？ - Greg Hewgill

@GregHewgill：AFAIK py2exe不进行JIT / AOT编译。它只是将vm和代码捆绑在同一个文件中，因此perf依赖于底层的python实现 - Sudarshan S

答案:

Christian Perone非常出色文章从几天前他声称（支持基准数据） PyPy 现在是最快的，在145秒内运行基准测试，而Unladen Swallow为300秒，CPython为374（Psyco没有帮助，实际上PsycoV2将基准测试降低到434秒），Jython为557 - 请参阅我刚给出的URL所有细节。

当然，您需要在广泛的基准测试中确认这一点，但它确实看起来可信且非常有趣。 Pypy拥有最大的团队（多年来，包括几年来得到欧盟研究基金的慷慨货币支持），这就是为什么它现在“完全适应”并准备好迎接黄金时段是相当可信的！ - ）

2018-05-29 01:59

哇，好的更新！有趣的是看到JIT性能比CPython提高了，我也会开始测试它:) - catchmeifyoutry

评论中有一些负面结果。你在自己的项目中尝试过PyPy吗？你能比较它与CPython的表现吗？ - Andriy Tylychko

PyPy很好，我只是希望他们支持Py3K，而不是在快速Python 2.x和慢速Python 3.x之间做出选择。 - Sudarshan S

您可能会调查一些其他工具来加速python

Cython，它需要相关方法中所有变量的类型规范，然后静态编译该方法
Numba，它需要LLVM但是JIT（方法必须用参数类型进行修饰才能进行编译）。

2017-08-27 01:07

jnnnnn当你在numba中编译时，你是否必须手动配置'ast'lvvm？我一直试图让它工作，但我一直在同一个地方结束（Key Error <class'ast.In'>）所以我认为它与LLVM本身有关。 - Ryan G

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