我正在尝试编写一些必须尽可能高效的代码，因为如果不是在尽可能短的时间内完成数千次操作，我将会做数千次。
现在我已经有了一些用C语言编写的代码，但是在对包装器进行一些研究之后，我的技术水平似乎超出了这一点（特别是因为我几乎不知道C）。因此，我正在考虑在python中重写代码/算法的可能性。
我已经读过大多数高效率任务在C中完成的原因是因为编译语言的效率很高，并且想知道是否有可能使用纯python编译python代码以达到相同的效率。 / p>
代码将包括特定的位操作，表查找，按位逻辑和二进制搜索，或者可能使用完美的散列。
回顾：我正在尝试编写一些必须高效的内容，并且想知道是否可以使python以C效率或接近C效率运行。如果是这样的话：怎么样？
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最终，Python是一种解释性语言。为目标机器编译的Python二进制文件不仅执行Python代码，还执行获取代码并在运行时解释每个命令的解释器。解释的额外开销是影响绩效的因素。
编译为本机机器代码并跳过目标CPU的解释（Python）和虚拟机（JVM，.Net CLR）的语言提供了最佳性能。这些是C和C ++ 11/14/17。
您可以使用可以使用特定类型虚拟机的最佳性能的语言，例如LLVM，这对SSA很有用。可以为LLVM（前端）编译Clang（C / C ++）和Rust，使用LLVM特定工具进行分析和优化，最后使用LLVM后端为目标机器进行汇编和链接。无论哪种方式，（直接或间接机器代码生成），本机编译都能提供最佳性能。