哪个是最快的Python实现

Python 中有许多不同的实现，每个实现都有其独特的优点和缺点。然而，当我们需要最快的 Python 实现时，我们必须考虑以下三个因素：

1. 编辑器和编译器
2. 解释器版本
3. 优化技术

在本文中，我们将研究这三个因素，以找出哪个 Python 实现最快。在这之前，我们需要明确一个概念：Python 的速度通常不是其优点之一。Python 的优点在于其易学，可读性强以及大量的第三方库。

1. 编辑器和编译器

Python 中有很多不同的编辑器和编译器可供选择。在寻找最快的 Python 实现时，我们应选择一个能够快速编译和运行 Python 代码的编辑器和编译器。

一个不错的选择是 PyCharm。PyCharm 是一个流行的 Python IDE，具有快速的编辑器和编译器。此外，其内置的优化技术也可以提高代码的运行速度。

2. 解释器版本

Python 有两个主要的版本：Python2 和 Python3。Python3 是最新的版本，其速度通常比 Python2 更快。因此，在我们寻找最快的 Python 实现时，我们应选择 Python 3。

3. 优化技术

Python 有几种优化技术可用于提高其速度：

• JIT（即时编译器）：JIT 编译器将 Python 代码编译成机器代码并缓存以加快程序的运行速度。 Pypy、Jython 等 Python 实现使用 JIT 编译器。
• CPython：CPython 是 Python 的官方实现，其核心是 C 代码。因此，在某些情况下，其执行速度可能会比其他 Python 实现慢。
• NumPy：NumPy 是 Python 的一种科学计算库，其核心是用 C 编写的，因此速度非常快。

总结：以 PyCharm 作为编辑器和编译器，在 Python 3 上使用 Pypy 和 NumPy 进行优化，可以实现最快的 Python 实现。

import numpy as np
%timeit np.random.rand(1000, 1000)

from __future__ import division

def manual_mean(arr):
    sum = 0
    for i in range(len(arr)):
        sum += arr[i]
    return sum / len(arr)

arr = np.random.rand(1000000)
%timeit np.mean(arr)
%timeit manual_mean(arr)

参考链接：

[1] https://www.quora.com/Which-Python-implementation-CPython-PyPy-Jython-or-something-else-exe

[2] https://pythontips.com/2015/06/30/what-is-pypy-and-how-it-is-different-from-normal-python

[3] https://medium.com/@vitalik218783/optimizing-python-code-with-numpy-4104bd81c679