我发现，当我向Python提出更多要求时，python不会100％使用我的机器资源，而且速度不是很快，与许多其他解释型语言相比，它很快，但是与编译语言相比，我认为区别是真的很棒。
是否可以使用Python 3中的即时(JIT)编译器加快处理速度？
通常，JIT编译器是唯一可以提高解释语言性能的东西，所以我指的是这种方法，如果有其他解决方案可用，我希望接受新的答案。
参考方案
首先，Python 3(.x)是一种语言，它可以有许多实现。好的，到目前为止，除CPython之外，没有其他实现实际实现这些语言的版本。但这将改变(PyPy正在追赶)。
要回答您要问的问题:CPython(3.x或其他版本)不包含，也从未包含并且可能永远不会包含JIT编译器。其他一些Python实现(本机为PyPy，Jython和IronPython，通过在其构建的虚拟机上重新使用JIT编译器)确实具有JIT编译器。而且，当他们添加Python 3支持时，他们的JIT编译器没有理由停止工作。
但是当我在这里时，也让我解决一个误解:
通常，只有JIT编译器才能提高解释语言的性能
这是不正确的。 JIT编译器以其最基本的形式，仅消除了解释器开销，这解释了您所看到的一些速度下降，但不是大多数。一个好的JIT编译器还执行了许多优化，这些优化通常消除了实现众多Python功能所需的开销(通过检测允许更有效实现的特殊情况)，其中突出的例子是动态类型，多态性和各种自省特性。
仅实现编译器无助于此。您需要非常聪明的优化，其中大多数仅在非常特定的情况下且在有限的时间范围内有效。 JIT编译器在这里很容易，因为它们可以在运行时生成专用代码(这是它们的重点)，可以通过在运行时观察程序来更轻松(更准确)地分析程序，并且可以在无效时撤消优化。与提前编译器不同，它们还可以与解释器进行交互，并且经常这样做是因为这是明智的设计决策。我想这就是为什么他们与人们心目中的口译员联系在一起的原因，尽管他们可以而且确实独立存在。
除了优化解释器的代码本身之外，还有其他一些方法可以使Python的实现更快，例如HotPy(2)项目。但是这些技术目前处于研究或实验阶段，尚未显示出其有效性(和成熟度)。真实代码。
当然，特定程序的性能对程序本身的依赖远不止于语言实现。语言实现只为您执行一系列操作的速度设置了上限。通常，您可以通过避免不必要的工作(即通过优化程序)来更好地提高程序的性能。不管您是通过解释器，JIT编译器还是提前编译器运行程序，这都是正确的。如果您想使某件事变得快速，请不要全力以赴以获得更快的语言实现。有些应用程序在解释和动态性方面的开销是不可行的，但是它们并不像您想像的那样普遍(通常，通过有选择地调用由机器代码编译的代码来解决)。
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