学习Python建议用什么编译器?

python常用的编译器就只有两个:LLVM后端的numba和 支持大部分C++编译器作为后端的nuitka,这俩区别很大

区别是:

numba通常用来编译(加速)一个计算密集型函数(通常同时使用numpy,但不是绝对的),只能编译python语法的子集(比如exec,globals(),异常,集合什么的不行,至于元类就更不用说了…),支持aot和jit模式,不输出exe文件(也就是说需要解释器引导到python脚本,输出.pyd),通常使用装饰器标注需要编译的类/函数/方法。不像普通的编译器一样,主要起运行时加速作用,编译后速度接近C。

注意:使用numba可能导致出现内存越界/缓冲区溢出,因为该编译器默认对list不做index检查,不检查数据类型溢出,支持裸指针

nuitka

nuitka首先先根据你的python脚本,通过追踪引用,生成与python解释器交互的C++文件(原理和在C++中调用python很像),之后通过C++编译器编译C++得到exe。

运行速度由于有编译器优化提升了三倍多。但是我们通常不会编译运行python,多为解释运行。三倍多的性能提升算上编译时长后其实还不如解释运行呢…,所以这东西多用作打包,性能瓶颈找numba去

其实写python除了部分需求(比如打包发布或者进行科学计算或者有性能瓶颈),一般用不到编译器。不知道怎么用也无妨。


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三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

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四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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