这是最快的Python实现

较新的Python版本比以前的版本快。 Python 3.8进行了大量修改，以增强其性能。我们无法理解Python的性能是，通用，动态语言与性能之间通常存在折衷。我们不能同时拥有所有东西。为了测试Python的性能，程序员应该应用替代实现。 Python是一种解释型语言，与此同时，它还提供了将源代码编译成在虚拟机上运行的字节码的功能。我们可以将不同的编译器用于不同的目的，以提高性能。

在本教程中，我们将看到Python的不同实现。

PyPy

PyPy是最受欢迎的替代编译器之一， Python开发人员使用它来提高速度。 PyPy在JIT(Just-In Time)编译器上工作，该编译器可编译部分代码以提高性能。它还通过使用GC改进来有效地管理内存。它支持可以与微线程并发使用的无堆栈模式。

程序员对于哪一个最快是PyPy和CPython存有争议，但普遍的共识是PyPy更快。

CPython

CPython是用C编写的最常用的Python编译器。它是默认的编译器。 CPython将源代码转换为中间字节代码，并使用CPython虚拟机运行它。 CPython还可以使用无堆栈模式来提供并发的微线程。

JPython或JPython

我们可以假设JPython是Python的Java实现。它允许统一的Python脚本可以使用到Java平台上。 Java程序员将使用它将Python脚本绑定到大型Java应用程序中。我们还可以使用Java线程编写多线程程序。它提供了一些速度，但比CPython慢。在大规模Java应用程序开发中可以为Python提供额外的效率。

IronPython

IronPython是用于与.Net配合使用的Python的实现。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要比其他代码好得多。它提供了我们可以使用Python框架而不是ASP.NET在Web服务器上工作的功能。

Nuitka

Nuitka是一个新创建的编译器，虽然不够其他编译器，但它会将Python代码编译为C / C++可执行文件。它可以与2.6到3.8的每个Python版本一起使用，并且比CPython快两倍。即使在Windows上，我们也可以使用Nuitka为Python代码开发独立的可执行文件。

这就是关于Python的不同实现的全部内容。您可以比其他编译器更快地找到CPython，但它也取决于不同的使用情况。