Python终于变快了：JIT编译器让代码性能原地起飞

别再说Python慢了

用Python写代码最大的痛点是什么？不是语法，不是生态，而是慢。每次循环算个数字，每遍历一个列表，解释器都要在旁边"现场翻译"，这种实时翻译的方式让Python看起来就像个优雅但动作缓慢的翻译官。

你试过各种加速方案：用NumPy向量化运算，把热点代码改写成C扩展，或者干脆切换到PyPy运行时。这些方案要么要求你重写代码，要么引入额外的依赖和兼容性问题。

Python 3.15为Python性能优化带来一个根本性的改变：原生JIT编译器直接内置在CPython解释器里。不需要改代码，不需要换运行时，只需要在编译时加个参数，你的Python代码就能获得大约20%的性能提升。这个提升不是魔法，而是CPython编译器技术在幕后悄悄工作，把那些频繁执行的代码路径编译成机器码，绕过了解释器的翻译开销。

JIT是什么，为什么它重要

解释器vs JIT编译器对比 图：左边是标准解释器逐行翻译，右边是JIT编译器识别热点并缓存机器码

JIT（Just-In-Time）编译器就像一个聪明的速记员。普通Python解释器是每读一行代码就翻译一行执行，翻译完就忘。JIT编译器则会观察你的代码运行方式，把那些频繁执行的"热点代码"提前翻译成机器码并缓存起来。下次再执行这段代码时，直接用现成的机器码，跳过翻译环节。

这种加速不是对等价的。代码越符合"可预测的重复计算"模式，收益越明显。数值循环、数据处理管道、算法密集型任务，这些场景下JIT能发挥最大威力。你的代码越是像计算器而不是像脚本语言，提速效果就越显著。

启用JIT编译器

JIT功能目前是实验性的，默认关闭。要使用它，需要从源码编译Python并在配置时启用JIT选项。

# 下载Python 3.15源码
wget https://www.python.org/ftp/python/3.15.0/Python-3.15.0.tgz
tar -xzf Python-3.15.0.tgz
cd Python-3.15.0

# 配置时启用JIT
./configure --enable-experimental-jit
make -j$(nproc)
sudo make install

编译完成后，可以通过环境变量控制JIT的开关：

# 启用JIT
export PYTHON_JIT=1
python your_script.py

# 禁用JIT
export PYTHON_JIT=0
python your_script.py

验证JIT是否生效

写个小脚本测试一下JIT的效果：

from time import perf_counter
import sys

print("JIT enabled:", sys._jit.is_enabled())

WIDTH = 80
HEIGHT = 40
X_MIN, X_MAX = -2.0, 1.0
Y_MIN, Y_MAX = -1.0, 1.0
ITERS = 500

YM = (Y_MAX - Y_MIN)
XM = (X_MAX - X_MIN)

def iter(c):
    z = 0j
    for _ in range(ITERS):
        if abs(z) > 2.0:
            return False
        z = z ** 2 + c
    return True

def generate():
    start = perf_counter()
    output = []

    for y in range(HEIGHT):
        cy = Y_MIN + (y / HEIGHT) * YM
        for x in range(WIDTH):
            cx = X_MIN + (x / WIDTH) * XM
            c = complex(cx, cy)
            output.append("#" if iter(c) else ".")
        output.append("\n")
    print("Time:", perf_counter()-start)
    return output

print("".join(generate()))

运行这个脚本，你会看到JIT启用时比禁用时快大约20%。提升幅度取决于代码模式，对于计算密集型任务效果更明显。

JIT性能提升对比 图：启用JIT后，计算密集型任务可获得约20%的性能提升

哪些代码适合JIT

JIT热点代码优化可视化 图：JIT编译器识别并优化热点代码路径（橙色），动态代码保持解释执行（蓝色）

JIT不是万能加速器，它喜欢稳定、可预测的代码模式。数值计算、循环处理、数据转换这些场景收益最大。你的代码结构越清晰，执行路径越稳定，JIT就越容易优化。

如果你的代码充满动态特性，比如频繁改变类型、动态生成代码、大量递归调用，JIT能做的事情就有限。这类代码的执行路径每秒都在变，编译器很难预测和优化。这不是JIT的缺陷，而是Python动态特性的代价。

什么时候该用JIT

现在这个阶段，JIT还是实验性功能，适合尝鲜和测试。如果你的生产环境追求极致稳定，可以再等等。按照Python社区的规划，如果JIT在3.15版本中表现稳定，3.16或3.17可能会默认启用。

对于数据科学、科学计算、金融建模这类领域，JIT值得立即尝试。这些场景的代码通常计算密集、结构稳定，正好契合JIT的优化方向。后端服务如果处理请求时包含数值转换或数据处理，也可能获得收益。

记住这些

JIT把Python从"纯解释执行"推向了"混合执行"：需要灵活的时候解释，需要速度的时候编译。这不是要改变Python的动态本性，而是给它多了一种执行策略。

记住三个要点：JIT针对热点代码优化，代码越稳定收益越大；目前是实验性功能，需要从源码编译启用；性能提升大概20%，具体取决于代码模式。

你的下一步：如果你有计算密集的Python脚本，试试编译一个启用JIT的Python版本，跑跑看实际效果。如果性能提升明显，可以考虑在测试环境中部署。如果没效果，分析一下是不是代码模式不适合JIT优化。

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