哪个是 Python 最快的实现

更新的 Python 版本比之前的版本更快。Python 3.8 进行了大量修改，以提高其性能。我们无法理解 Python 的性能，因为多功能的动态语言与性能之间常常存在权衡。我们不可能同时拥有所有东西。为了测试 Python 的性能，程序员应该尝试替代实现。 Python 是一种解释型语言，同时它也提供了将源代码编译成字节码并在虚拟机上运行的功能。我们可以为不同的目的使用不同的编译器来获得性能优势。

在本教程中，我们将了解 Python 的不同实现。

PyPy

PyPy 是 Python 开发者用来获得更高速度的最受欢迎的替代编译器之一。PyPy 基于 JIT（即时）编译器，该编译器会编译提高性能的代码部分。它还使用GC 改进高效地管理内存。它支持无堆栈模式，可以与微线程协同工作以实现并发。

程序员们对于 PyPy 和 CPython 哪个更快有争议，但普遍的共识是 PyPy 更快。

CPython

CPython 是最常用的 Python 编译器，用 C 编写。它是默认编译器。CPython 将源代码转换为中间字节码，并使用CPython 虚拟机运行它。CPython 也支持无堆栈模式，该模式提供微线程以实现并发。

JPython 或 JPython

我们可以认为 JPython 是 Python 的 Java 实现。它允许在 Java 平台上统一使用 Python 脚本。Java 程序员会使用它将 Python 脚本绑定到大型 Java 应用程序中。我们也可以使用 Java 线程来编写多线程程序。它提供了一些速度，但比 CPython 慢。Python 可以在大型Java 应用程序开发中提供额外的效率。

IronPython

IronPython 是 Python 的一种实现，用于与 .Net 一起工作。我们可以通过 Python 脚本使用 .Net 库。它不支持 GIL；这意味着多线程代码的性能远优于其他代码。它允许我们使用 Python 框架而不是 ASP.NET 在 Web 服务器上工作。

Nuitka

Nuitka 是一个新创建的编译器，不像其他编译器那么成熟，但它会将 Python 代码编译成 C/C++ 可执行文件。它可以处理从 2.6 到 3.8 的所有 Python 版本，并且比 CPython 快两倍。我们可以使用 Nuitka 为 Python 代码开发独立的可执行文件，即使在 Windows 上。

以上就是 Python 不同实现的全部内容。你可能会发现 CPython 比其他编译器更快，但这也要取决于不同的用例。