Python Compiler

介紹

Python 官方並沒有完整的編譯工具（只有轉成 CPython bytecode）， 如果想把 Python 程式轉成真的 shared library 或是執行檔就要靠第三方套件。

• Cython

  • 支援整個 Python 語言

  • 利用 Type Annotation 或是額外的擴充語言來達到更好的效能

  • 如果什麼輔助都沒做的話會呼叫 libpython 來執行各種操作，效能提升不多

  • 不太能直接優化 NumPy 的運算，除非更改程式碼或是使用 Pythran 做後端

• Nuitka

  • 支援整個 Python 語言

  • 不需要 Type Annotation 就可以達到一定的效能提升

  • 如果編譯器無法找到更有效率的作法會呼叫 libpython

  • 有一定程度的 Type Inference 支援，會用於優化並避免一些 libpython 的呼叫

  • https://speedcenter.nuitka.net/

• Pythran

  • 專注於 Python 在科學運算的部份（比較類似 Numba 的目標）

  • 可以優化 NumPy 的操作，把多個操作合而為一

  • 可以產生使用 OpenMP 或 SIMD 的程式碼

  • 只在 exported function 需要 Type Annotation

  • 支援產生利用 Boost.SIMD 或 xsimd 的程式碼

• Numba

  • 專注於 Python 在科學運算的部份

  • 只針對有加特定 decorator 的函式處理

  • 透過 Type Inference 推出型別後交給 LLVM JIT 優化

  • 支援 GPU