速度：Cython通常快于Pypy，Pypy快于Numba，Numba在纯数值计算上更快。易用性：Pypy易用性最高，Numba易用性也高，Cython使用相对麻烦，移植成本高。总结：Pypy是理想的Python解释器，但部分库兼容性问题。Cython提供Python+C扩展，执行效率高，但使用和移植成本较高。Numba针对性优化高效，不改变普通Python...
优化python性能：pypy、numba与cython，谁才是目前最优秀
三种优化方案：Cython，Pypy，Numba，各自有其独特之处。
Cython：Cython允许Python脚本支持C语言扩展，能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或调用C函数库。
Pypy：Pypy集成了JIT技术，对纯Python项目兼容性极好，几乎可以直接运行并获得性能提升，但对部分C语言库支持性不佳。
Numba：Numba可在运行时将Python代码编译为本地机器指令，无需大幅度改变普通Python代码。
从通用性、速度、易用性对比Cython、Pypy和Numba：
通用性：Cython和Numba兼容性好，Pypy对部分库兼容较差。
速度：Cython通常快于Pypy，Pypy快于Numba，Numba在纯数值计算上更快。
易用性：Pypy易用性最高，Numba易用性也高，Cython使用相对麻烦，移植成本高。
总结：Pypy是理想的Python解释器，但部分库兼容性问题。Cython提供Python+C扩展，执行效率高，但使用和移植成本较高。Numba针对性优化高效，不改变普通Python代码。因此，三者无法直接评价谁最优秀，适应性与针对性更高。2024-08-21
