PyPy 对比努伊特卡
PyPy vs. Nuitka
在过去的几天里，我一直在玩弄 Nuitka，这是一种将 Python 编译成可执行 C/C++ 程序的工具。
我没有发现 Nuitka 有任何速度优势（与 PyPy 相比）。那么Nuitka是什么意思呢？我错过了什么吗？
Nuitka 和 PyPy 的目标截然不同。
Nuitka 使用 python C-API 将您的 python 项目提前 (AOT) 编译为 C。这样它更类似于Cython。它仍然是一个年轻的项目，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。下一步将是在编译过程中启用优化，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。然后你 "ship" 可执行文件，对原始 python 代码进行一定程度的混淆。
PyPy 将 运行 代码实时 (JIT) 编译为程序集。它跟踪您的 运行 代码，识别热点，并生成程序热点部分的更快版本。它也完全兼容 python 语言规范。它不会提前转换您的 python 代码，因此您 "ship" 您的 python 代码作为最终产品。
我预计这两个项目将继续提高执行速度，但它们针对的需求截然不同。
努伊特卡:
Nuitka 是用 Python 本身编写的，它以 Python 模块作为输入，并提供 c 程序作为输出。输出针对 libpython 和其他静态 c 文件执行，并用作扩展模块或可执行文件。
重要的是要知道 Nuitka 编译输出经过高度优化并且比原始 python 程序更快，但它仍然不符合从纯 C 代码创建的可执行文件的性能。许多开发人员声称，与基本的 Python 代码解释相比，使用 Nuitka 编译程序的速度提高了 4 倍。
Nuitka 最好的部分是它与 Python 的几乎所有版本兼容，包括 3.3、3.9、2.6、2.7 等。
截至目前，它的开发也非常积极，开发人员旨在将 Nuitka 转换为可以从 Python 代码中提供本机 C 性能的编译器。
PyPy:
与 Nuitka 一样，PyPy 也支持 Python 2 和 Python 3 规范。 PyPy 是 CPython 最流行的替代品，CPython 是默认的 Python 编译器。
PyPy 编译器最初是为了加速 Python 执行而创建的，为此，它利用了即时编译 (JIT)。基于 JIT 的编译器将原始代码作为输入，并在执行前将代码转换为机器代码。
执行速度并不是使用 PyPy 的唯一优势，它还减少了内存使用，并提供了一个选项来编写无堆栈应用程序，就像无堆栈 python 一样。
同样重要的是要注意，PyPy 不会在短 运行 进程上为您提供性能或内存利用优势。但是，当您拥有长 运行 进程时，性能提升会非常明显。
短 运行 进程缺乏性能主要是因为 JIT 编译器需要时间预热，因此带来了固有的初始化开销。
内存使用也是如此，对于小程序，JIT 所需的额外内存超过了执行编译代码所获得的任何好处。与原始 python 代码执行相比，开发人员已经尝试使用 PyPy 获得高达 15 倍的性能。
可在此处找到更多详细信息Nuitka vs PyPy
在过去的几天里，我一直在玩弄 Nuitka，这是一种将 Python 编译成可执行 C/C++ 程序的工具。
我没有发现 Nuitka 有任何速度优势（与 PyPy 相比）。那么Nuitka是什么意思呢？我错过了什么吗？
Nuitka 和 PyPy 的目标截然不同。
Nuitka 使用 python C-API 将您的 python 项目提前 (AOT) 编译为 C。这样它更类似于Cython。它仍然是一个年轻的项目，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。下一步将是在编译过程中启用优化，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。然后你 "ship" 可执行文件，对原始 python 代码进行一定程度的混淆。
PyPy 将 运行 代码实时 (JIT) 编译为程序集。它跟踪您的 运行 代码，识别热点，并生成程序热点部分的更快版本。它也完全兼容 python 语言规范。它不会提前转换您的 python 代码，因此您 "ship" 您的 python 代码作为最终产品。
我预计这两个项目将继续提高执行速度，但它们针对的需求截然不同。
努伊特卡: Nuitka 是用 Python 本身编写的，它以 Python 模块作为输入，并提供 c 程序作为输出。输出针对 libpython 和其他静态 c 文件执行，并用作扩展模块或可执行文件。
重要的是要知道 Nuitka 编译输出经过高度优化并且比原始 python 程序更快，但它仍然不符合从纯 C 代码创建的可执行文件的性能。许多开发人员声称，与基本的 Python 代码解释相比，使用 Nuitka 编译程序的速度提高了 4 倍。
Nuitka 最好的部分是它与 Python 的几乎所有版本兼容，包括 3.3、3.9、2.6、2.7 等。
截至目前，它的开发也非常积极，开发人员旨在将 Nuitka 转换为可以从 Python 代码中提供本机 C 性能的编译器。
PyPy: 与 Nuitka 一样，PyPy 也支持 Python 2 和 Python 3 规范。 PyPy 是 CPython 最流行的替代品，CPython 是默认的 Python 编译器。
PyPy 编译器最初是为了加速 Python 执行而创建的，为此，它利用了即时编译 (JIT)。基于 JIT 的编译器将原始代码作为输入，并在执行前将代码转换为机器代码。
执行速度并不是使用 PyPy 的唯一优势，它还减少了内存使用，并提供了一个选项来编写无堆栈应用程序，就像无堆栈 python 一样。
同样重要的是要注意，PyPy 不会在短 运行 进程上为您提供性能或内存利用优势。但是，当您拥有长 运行 进程时，性能提升会非常明显。
短 运行 进程缺乏性能主要是因为 JIT 编译器需要时间预热，因此带来了固有的初始化开销。
内存使用也是如此，对于小程序，JIT 所需的额外内存超过了执行编译代码所获得的任何好处。与原始 python 代码执行相比，开发人员已经尝试使用 PyPy 获得高达 15 倍的性能。
可在此处找到更多详细信息Nuitka vs PyPy