對于Python很多人還是比較了解的，雖然說Python有很多優(yōu)勢但同樣具有劣勢，Python最大的劣勢就是運(yùn)行效率慢，那么如何提高Python代碼運(yùn)行速度呢?這五種方法很管用。

　　1、PyPy：在選擇CPython的簡易替代語言時(shí)，pypy無疑時(shí)最佳之選，與現(xiàn)有Python代碼保持高度兼容性，pypy也是默認(rèn)程序運(yùn)行時(shí)的一個(gè)很好選擇。PyPy使用了Just-in-Time即時(shí)編譯器，動態(tài)編譯器與靜態(tài)編譯器不同，利用程序運(yùn)行的過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。

　　2、Pyston：是一款Dropbox推出的新的基于JIT的Python實(shí)現(xiàn)，使用LLVM編譯器實(shí)現(xiàn)代碼解析與轉(zhuǎn)換。

　　3、Nuitka：是一個(gè)Python的替代品，它可以將Python代碼轉(zhuǎn)換為C++代碼，然后編譯為可執(zhí)行文件，并且通過調(diào)用Python的API的方式實(shí)現(xiàn)從解析語言到編譯語言的轉(zhuǎn)換，在轉(zhuǎn)換到C++的過程中直接使用python的解釋器，可以保證100%的語法兼容。

　　4、Cython：是Python的C語言擴(kuò)展，cPython是一門單獨(dú)的語言，專門用來寫在Python里面的import用的擴(kuò)展庫。CPython跟Python語法基本一致，而CPython有專門的編譯器。

　　5、Numba：是CPython競爭項(xiàng)目，Numba把Python源碼通過LLVMPy生成JIT后的.so文件來加速。它以JIT為主的，加速對源碼的侵入性較小，而CPython側(cè)重點(diǎn)在加速高性能模塊的開發(fā)上，不依賴LLVMPy項(xiàng)目。