① pyinstaller,nuitka,嵌入式打包性能比較
本文通過對比測試，旨在探討並解析在使用pyinstaller, nuitka, 及嵌入式打包方式下，Python程序的性能差異。測試方式：使用經典的Python性能測試腳本Pystone.py，衡量程序執行速度以Pystones/second為單位，數值越高表明解釋器性能越優。Pystone.py設計用於全面反映Python解釋器在不同類型任務處理時的速度。但需注意，隨著技術進步，其作為現代Python性能評估基準的有效性逐漸減弱。本文僅利用其進行初步性能評估。測試平台：採用Win11系統，Python 3.8.18版本，pyinstaller 6.5.0，以及nuitka 2.1.5。使用conda創建Python 3.8.18虛擬環境進行測試。數據處理：測試包括運行pystone.py100次，統計machine benchmarks的最大值、最小值及平均值，以此評估性能。代碼架構：包含main.py與pystone.py兩個py文件。測試打包類型：包含參照組pycharm。第一組測試：對比pyinstaller、nuitka的不同打包模式，以及嵌入式打包和pycharm運行方式的性能。第二組測試：將pystone.py編譯為pystone.cp38-win_amd64.pyd文件，進一步對比不同打包方式在pyd文件下的性能。測試結果：將pycharm運行作為基準，其他測試結果以pycharm的平均值為100%，進行歸一化處理。結果繪圖：直觀展示了不同打包方式在第一組與第二組測試中的性能表現。通過分析繪圖結果，可以明確指出以下要點：
- 將py文件轉為pyd文件能夠顯著提升性能。
- 直接使用nuitka打包程序，性能提升明顯。
- 在將py文件轉為pyd後，嵌入式+pyd的打包模式性能顯著優於其他方式。
問題探討：實現嵌入式打包的具體步驟和方法將在後續文章中詳細說明。嵌入式打包提供了一種全新的性能優化途徑，對於尋求高效執行的Python程序開發人員尤為重要。
② 好學編程：好用的Python解釋器有哪些這幾款值得下載
Python作為一門廣受歡迎的編程語言，其執行依賴於解釋器。本文將介紹幾種好用的Python解釋器，幫助你找到適合下載的版本。
Python代碼首先由解釋器讀取，經過詞法分析、解析、編譯和解釋等步驟，最終轉化為CPU可執行的指令。理解不同解釋器的作用對於優化程序性能至關重要。
作為Python的官方實現，CPython是用C語言編寫的，支持C擴展，適合跨平台使用，但更注重優化而非速度。
Pyston是CPython的一個性能優化版本，旨在提高大型應用的運行速度，但需要重新編譯。
PyPy是基於RPython的即時編譯器，能生成CPU直接執行的機器碼，適合長時間運行的程序，但C擴展支持有限。
RustPython用Rust編寫，支持WebAssembly，可在瀏覽器中運行，且有JIT編譯器選項。
Stackless Python增強了CPython，支持微線程和通道，適用於需要並行任務的場景。
MicroPython適合嵌入式設備，內存和存儲需求極低，但標准庫較簡。
不同解釋器在性能上有所差異，適合的解釋器取決於任務需求。你可以通過像http://pybenchmarks.org這樣的網站進行對比。還有Nuitka這樣的工具能將Python代碼編譯成機器碼。
Python因其易學性和實用性廣受歡迎。嘗試不同解釋器，尤其是對性能有高要求或特定平台使用時，將有助於提升開發效率。好學編程將持續分享更多編程知識，期待你的關注。