学习python建议用什么编译器？

学习python建议用什么编译器？

学习Python时，常用的编译器只有两个选择：LLVM后端的numba和支持大部分C++编译器的nuitka。它们之间有着显著区别。

numba主要用于编译（加速）计算密集型函数，通常与numpy一同使用，但不包含所有Python语法，如exec、globals()、异常处理、集合等，以及元类。它支持aot和jit模式，不输出exe文件，因此需要解释器引导到Python脚本，输出.pyd文件。numba通过装饰器标注需要编译的类、函数或方法，主要作用于运行时加速，编译后性能接近C。

使用numba时，需注意可能引发内存越界或缓冲区溢出问题。numba默认不对list进行index检查，不检查数据类型溢出，且支持裸指针。

nuitka则首先根据Python脚本生成与Python解释器交互的C++文件。通过C++编译器编译C++文件后，得到exe文件。Nuitka通过编译优化，运行速度提升三倍多。然而，通常情况下，我们不会编译运行Python代码，因此编译时长与性能提升相比，实际效果可能不如直接解释运行。Nuitka主要用于打包，针对性能瓶颈问题，考虑使用numba。

实际上，对于大多数Python需求，如打包发布、科学计算或解决性能瓶颈问题之外，通常不需要使用编译器。即便是不熟悉如何使用编译器，也无需担心。2024-11-19