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...
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
mengvlog 阅读 10 次 更新于 2025-07-19 02:21:38 我来答关注问题0
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