有没有人使用unladen-swallow和numpy / scipy进行数值/科学应用？您的体验明显更快吗？任何意见都会很棒。
答案 0 :(得分：5)
目前还没有人对Unladen Swallow有过丰富的经验（开发人员除外），因此找到很多可以讨论它的人很难。此外，谈到将Unladen Swallow（使用LLVM构建）与CPython运行时合并，在一切都更稳定之前，事情将成为一个移动的目标。
Unladen Swallow有基准测试，但不包括numpy和scipy。 As the developers themselves explain：“......像numpy这样的扩展模块的性能是无趣的，因为numpy的核心例程是用C语言实现的。”
简而言之，如果您为numpy和scipy编写了良好的代码，则在Unladen Swallow下，您的代码将无法“显着加快”，因为它已经在虚拟机级别以下运行。如果您为numpy和scipy编写错误代码，则需要修改代码，然后再回头查看第一句话。
答案 1 :(得分：1)
应该更快。我自己没有测试过，但我刚从pycon回来，他们谈到了unladen-swallow，他们提到了numpy和其他软件包的性能提升。您可以观看演讲here。
答案 2 :(得分：1)
关于这个问题，不是答案：
Total runtime = python + numpy + interface,
cpython/unladenswallow + mostlyC + interface.
如果没有关于这3个分裂的真实数据 - 20 70 10,40 40 20？那个＆gt; 1基准，
没有办法说明哪种方式出现了。