Cython JIT虽然也能做即时编译，但其性能在大规模数据下并不出色，比CPython稍快，但不如Numba和PyPy。Numba以简单易用著称，通常比PyPy的JIT编译器更快。PyJion由于依赖.NET，其性能表现不佳，远低于纯CPython。Cython的JIT实际上并未实现真正的即时编译，因为它只是生成静态的C代码，没有完全摆脱CPytho...
第36篇：Python JIT编译器比较、CPyExt接口科普
本文对比了Python生态中几种JIT编译器的性能，主要关注Cython JIT编译、Numba、PyPy和PyJion。Cython JIT虽然也能做即时编译，但其性能在大规模数据下并不出色，比CPython稍快，但不如Numba和PyPy。Numba以简单易用著称，通常比PyPy的JIT编译器更快。PyJion由于依赖.NET，其性能表现不佳，远低于纯CPython。Cython的JIT实际上并未实现真正的即时编译，因为它只是生成静态的C代码，没有完全摆脱CPython解释器的限制。
Numba在性能上表现最佳，对前端Python代码的即时编译和执行效率最高，其次是PyPy。Numba支持对class数据类型的优化，通过jitclass装饰器可以显著提高性能。相比之下，PyPy在处理C扩展时面临挑战，尽管其对CPyExt的兼容性有所提升，但在调用C扩展时的开销较大，尤其在高频率调用时，性能差距会更明显。
对于适合的场景，PyPy在纯密集型运算和RPython语法限定的场景下表现优异，性能可与C语言相当，但业务逻辑和算法实现通常需要使用Python。PyPy与CPython在使用C库时，推荐使用底层的cffi接口而非CPyExt，以降低开销。2024-08-14
