最近几天，我在玩弄一个叫做Nuitka的工具，它可以将Python编译成可执行的C/C++程序。
我还没有发现任何与PyPy相比较的Nuitka的速度优势。那么，Nuitka的意义是什么？难道我错过了什么吗？
2个回答
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Nuitka和PyPy有非常不同的目标。
Nuitka对您的Python项目进行Ahead Of Time（AOT）编译，使用Python C-API将其编译成C语言。因此，它更类似于Cython。尽管这是一个年轻的项目，但令人印象深刻的是已经实现了与庞大的Python语言规范的完全兼容性。下一步将是启用编译器进程中的优化，就像gcc -O3一样。请注意，Nuitka用于将您的Python代码转换为可执行文件。然后，您可以通过对原始Python代码进行某种程度的混淆来“发布”可执行文件。
PyPy对正在运行的代码进行Just In Time（JIT）编译，将其编译为汇编语言。它跟踪运行的代码，识别热点，并生成程序的热部分的更快版本。它也具有与Python语言规范的完全兼容性。它不会提前转换您的Python代码，因此您将Python代码作为最终产品“发布”。
我期望这两个项目都将继续改进执行速度，但它们针对非常不同的需求。
- mattip
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Nuitka：
Nuitka是用Python编写的，它将Python模块作为输入，并提供C程序作为输出。该输出与libpython和其他静态C文件一起执行，可作为扩展模块或可执行文件。
最好的部分是，除了3.3、3.9、2.6、2.7等版本之外，Nuitka几乎兼容所有版本的Python。
截至目前，开发人员也在积极开发中，旨在将Nuitka转变为能够从Python代码中提供本机C性能的编译器。
PyPy：
与Nuitka类似，PyPy也支持Python 2和Python 3规范。 PyPy是CPython的最流行替代品，默认Python编译器。
使用PyPy不仅可以获得执行速度优势，还可以减少内存使用量，并提供编写无堆栈应用的选项，就像堆栈式Python一样。
值得注意的是，PyPy在短期运行过程中并不能为您提供性能或内存利用率优势。但是，在长时间运行的进程中，性能增益显着可见。
短暂运行进程性能不佳主要是因为JIT编译器需要时间来热身，因此带来固有的初始化开销。
对于内存使用情况也是如此，在小型程序中，JIT所需的额外内存超过了从已编译代码执行中获得的任何好处。开发人员已尝试使用PyPy在与原始Python代码执行相比最多可获得15倍的性能提升。
更多详细信息可以在此处找到：Nuitka vs PyPy
- sam disilva
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