Python3 vs. Python2 大作戰，誰將是性能之王？

哪個版本的 Python 最快？

Python 3 真的比 Python 2 慢嗎？

Python 3 最快的版本是哪個？

……

當然，這些問題由多種因素決定，其中的主要的因素是什麼呢？我們又如何為自己的應用尋找最快的 Python 版本呢？帶著這些問題，Hackermoon 上一位叫 Anthony Shaw 的作者為我們做了一些測試。

Anthony Shaw ：Dimension Data 的 Talent 集團總監，Python 軟件基金會成員，Apache 基金會成員

以下對作者原文的翻譯：

使用 Python 性能測試套件

正如之前我在 speed.python.org 網站提到的，Python 核心開發團隊非常重視性能問題，這對於比較官方基準和 CPython 版本非常有用。

1. 如圖，測試結果很難直觀讀取

2. 其中不包含 PyPy

你可以通過執行 pip install performance 命令來下載測試套件，然後執行如下命令：

pyperformancerun--python={chosen_python_runtime}-omy_results.json

該命令會針對 Python 的目標版本多次運行一系列「實際」應用程序，並記錄測試結果，取其平均值。

本文我對以下官方版本進行了測試：

• Python 2.7.10

• Python 3.4.4

• Python 3.5.4

• Python 3.6.1

• Python 3.7 beta 2（譯者註：作者進行測試時 Python 3.7 版本還未正式發布，beta 2 性能與正式版非常接近，同樣具有參考價值。Python 3.7 正式發布內容請看這里）

• 同時還測試了 PyPy（5.6）和 PyPy 3（5.10.0）。

測試結果

我根據這套測試用例進行了測試，你也可以根據自己的情況自己編寫一套測試。

我編寫了一個簡單的腳本，來獲得性能數據文，並將它們繪制成了圖表。腳本代碼你可以在這里找到：

• https://gist.github.com/tonybaloney/4e8e45f9128e9eb6e4f36c73ba5e5574

所有圖表都以秒為單位，數值越低，表示性能越好。

完整的測試結果及圖表展示可請參閱：

• https://github.com/tonybaloney/performance_testing/tree/master/png

渲染 HTML 模板

django_html 測試將使用 Django 模板渲染引擎來構建一個 150×150 的 HTML 表格。 它利用了 Django 引擎的 Content 和 Template 類。

如圖所示，Python 3.7 比 Python 2.7 快 1.19 倍，但除此之外，其他 Python 3 版本都沒有 Python 2.7 快。該結果與 speed.python.org 網站的測試結果一致。

PyPy 的測試結果顯示，PyPy 比 CPython 的任何 Python 版本都快，PyPy 3 比 PyPy 慢兩倍。Django 2.0 及更高版本已決定放棄對 Python 2 的支持，因此 PyPy 將不再與 Django 2 兼容。

啟動時間測試

該部分測試解釋器的啟動時間

如圖所示，Python 2.7 是所有測試版本中啟動速度最快的。

註：此處暫不討論 PyPy 的測試結果，文末再談。

加密測試（Crypto）：crypto_paes

在這個測試中，Python 2 的速度明顯快於 Python 3，因為 Crypto 要求大量數字運算，而 Python 3 沒有 32 位整數類型，只有一個長整型（long integer）。

同樣差距比較明顯的是，PyPy 3 比 PyPy 慢 5 倍。

算法測試：n-queens

結果顯示，在 CPython 系列中，Python 3.7 性能最佳。此外，PyPy 3 和 PyPy 測試結果比較接近，PyPy 小勝。

浮點運算測試

「浮點」基準測試需要人工創建繁重的浮點運算應用程序，在這里我們通過 math.cos()，math.sin() 和 math.sqrt() 函數創建，總共創建 10 萬個浮點對象。

PyPy 非常適合浮點運算，在大量的數字運算、可預測的類型和方法以及循環上展現了非常優秀的性能。Python 3.7 具有新的方法能快速調用操作碼，該操作碼正在此測試中剛好用上，表現佳。

正則表達式測試

在這項測試中，我選用了 50 個最受歡迎的網頁，並記錄了所有正則表達式的操作。 每個操作都被賦予權重，該權重是根據頁面流行度的可能以及在加載每個頁面時執行的次數來計算的。 最後，數據中的字母使用 ROT13 進行編碼，其方式不會影響正則表達式與輸入的匹配程度。

PyPy 的測試結果讓人大跌眼鏡，不知道它都經歷了些什麼……

補充：後來發現是 PyPy 性能出了問題，PyPy 開發團隊後來看到了這項測試結果，花了幾個小時把性能問題修復了

Python 3 比 Python 2 快嗎？

綜上測試所述，答案是 Yes！雖然也有幾項測試結果顯示 Python 3 比 Python 2 慢：

• 加密測試：Python 3 的比 Python2 慢 1.35 倍（原因在上文已做解釋）

• 啟動時間測試：Python 3 比 Python 2 慢 1.39 倍

但從整體結果來看，Python 3 更快。CPython 核心開發團隊曾表示，啟動速度問題是他們在 3.8 和 3.9 版本中著重要解決的問題。

PyPy 很快，我要使用它嗎？

PyPy 有 JIT 及時編譯器，在執行可預測的重復性任務時非常高效，而 Python 性能測試需要多次運行同一段代碼來保證準確性，因此，PyPy 面對這樣測試性能，表現比 CPython 更佳。

但是，PyPy 的 JIT 編譯器的顯著缺點就是啟動成本高，並且，許多 C 語言擴展程序缺乏兼容性。另外，由於 PyPy 是用 Python 編寫的，許多模板在 PyPy 中無法工作，使用者需要時常進行檢查。

PyPy 也同樣需要面對從 Python2 向 Python3 轉變的問題。PyPy3 還不太穩定，PyTest 就已經放棄了對 PyPy3 的支持。

結論

Python 在所有官方版本測試中表現最佳，PyPy 在解釋器測試的表現最佳。Python 2 以後會用得越來越少，直到廢棄。如果 PyPy 3 的速度始終不能比 PyPy 快，能有所提升也是好的。

本文經授權轉自開源中國，作者 OSC-達爾文。

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