ベストアンサー
Pythonはインタープリター型です。人間が読める形式のソースをバイトコードに変換し、それを.pycファイルに保存し、.pycファイルは移植可能ですが、それでも.pycファイルは解釈されます。たとえば、一部のPythonインタプリタは、一般的に使用される整数-100〜100のシングルトンオブジェクトをキャッシュします。キャッシュしないものもあります。どのように重要ですか？
システムは、Object.id（）をTrueまたはFalseとして比較するis操作を合法的に解釈できます。
x = 20
x is 20 # Both True and False are valid results.
デモ：
$ python3
Python 3.6.3 (default, Oct 3 2017, 21:45:48)
[GCC 7.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> x = 30
>>> x is 30
True
>>> x = 23442.2
>>> x is 23442.2
False
>>>
変換Pythonのソースからバイトコードへの変換には時間がかかります。Pythonが.pycファイルを読み取る方が、ソースを読み取って.pycを再構築するよりも合理的に高速です。
時間がありましたが、私は追いついてきませんでした。モジュールをインポートする場合、Pythonがモジュールをロードするためにディレクトリで\_\_init\_\_。pyを検索する場合。その\_\_init\_\_。pyファイルを小さくして、ほとんどの場合、.pycファイルに存在する有用なコードを二次的にインポートするのが賢明でした。
そして、Pythonの最適化はどこにでも行きましたか？最後に知ったのは、かなり前のことですが、.pyoはコメントが削除された.pycでした。
回答
これまでに回答しました：QuildreenMottaの回答Pythonのような高級言語をコンパイルして、Cと同じくらい高速にすることはできますか？
しかし、要するに、人々はCやC ++を使用しないのは、それらが高速、ある程度予測可能なパフォーマンスがあるため、これらを使用します。その後、プログラマーは時間をかけてプログラムを手動で最適化し、これらの最適化の結果として得られるパフォーマンスについて推論するのははるかに簡単です。
Pythonのような動的言語で行うのはそれほど簡単ではありません。それでも、PyPyは-よりも高速になります。いくつかのシナリオでのC（gcc、完全に手動で最適化されていない）パフォーマンス。いくつかの要因（プログラムを通過するデータ、取得されたブランチ、安定性）に依存するため、これらのシナリオがいつ発生するかを予測することはできません。 t上の分岐ime、コードの辛さなど）。
もちろん、PyPyはプログラムの実行中にすべての最適化を行うため、多くのコストの重み付けを行う必要があり、一部の最適化は適用されません。そのための。 AOTコンパイラがコードを分析して本当に高速なコードを生成するのに3か月かかるのと同じように、JITオプティマイザーはコードの分析に数分を費やす可能性があります。どちらの場合も、コストが報われる可能性が高いため、そうはなりません。
Pythonは動的言語であるため、Python用のAOTコンパイラを実行することははるかに困難です。