① pyinstaller,nuitka,嵌入式打包性能比较
本文通过对比测试，旨在探讨并解析在使用pyinstaller, nuitka, 及嵌入式打包方式下，Python程序的性能差异。测试方式：使用经典的Python性能测试脚本Pystone.py，衡量程序执行速度以Pystones/second为单位，数值越高表明解释器性能越优。Pystone.py设计用于全面反映Python解释器在不同类型任务处理时的速度。但需注意，随着技术进步，其作为现代Python性能评估基准的有效性逐渐减弱。本文仅利用其进行初步性能评估。测试平台：采用Win11系统，Python 3.8.18版本，pyinstaller 6.5.0，以及nuitka 2.1.5。使用conda创建Python 3.8.18虚拟环境进行测试。数据处理：测试包括运行pystone.py100次，统计machine benchmarks的最大值、最小值及平均值，以此评估性能。代码架构：包含main.py与pystone.py两个py文件。测试打包类型：包含参照组pycharm。第一组测试：对比pyinstaller、nuitka的不同打包模式，以及嵌入式打包和pycharm运行方式的性能。第二组测试：将pystone.py编译为pystone.cp38-win_amd64.pyd文件，进一步对比不同打包方式在pyd文件下的性能。测试结果：将pycharm运行作为基准，其他测试结果以pycharm的平均值为100%，进行归一化处理。结果绘图：直观展示了不同打包方式在第一组与第二组测试中的性能表现。通过分析绘图结果，可以明确指出以下要点：
- 将py文件转为pyd文件能够显着提升性能。
- 直接使用nuitka打包程序，性能提升明显。
- 在将py文件转为pyd后，嵌入式+pyd的打包模式性能显着优于其他方式。
问题探讨：实现嵌入式打包的具体步骤和方法将在后续文章中详细说明。嵌入式打包提供了一种全新的性能优化途径，对于寻求高效执行的Python程序开发人员尤为重要。
② 好学编程：好用的Python解释器有哪些这几款值得下载
Python作为一门广受欢迎的编程语言，其执行依赖于解释器。本文将介绍几种好用的Python解释器，帮助你找到适合下载的版本。
Python代码首先由解释器读取，经过词法分析、解析、编译和解释等步骤，最终转化为CPU可执行的指令。理解不同解释器的作用对于优化程序性能至关重要。
作为Python的官方实现，CPython是用C语言编写的，支持C扩展，适合跨平台使用，但更注重优化而非速度。
Pyston是CPython的一个性能优化版本，旨在提高大型应用的运行速度，但需要重新编译。
PyPy是基于RPython的即时编译器，能生成CPU直接执行的机器码，适合长时间运行的程序，但C扩展支持有限。
RustPython用Rust编写，支持WebAssembly，可在浏览器中运行，且有JIT编译器选项。
Stackless Python增强了CPython，支持微线程和通道，适用于需要并行任务的场景。
MicroPython适合嵌入式设备，内存和存储需求极低，但标准库较简。
不同解释器在性能上有所差异，适合的解释器取决于任务需求。你可以通过像http://pybenchmarks.org这样的网站进行对比。还有Nuitka这样的工具能将Python代码编译成机器码。
Python因其易学性和实用性广受欢迎。尝试不同解释器，尤其是对性能有高要求或特定平台使用时，将有助于提升开发效率。好学编程将持续分享更多编程知识，期待你的关注。