同事說Python做后端都是垃圾，我給Python加了10行代碼,，性能提升200%,，啪啪打臉

只怕想不到 2025-01-20

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前段時間，接手了一個比較急的項目,，在技術(shù)框架選型遇到了問題：繼續(xù)用 Python + FastAPI 還是轉(zhuǎn)向 SpringBoot,？同事們紛紛搖頭嘆氣，說 Python 性能差得和其他技術(shù)相比,，就像是跟飛天的兔子比誰跑得快一樣——簡直是天上地下,！我心里一想：“不可能吧，Python 不至于這么弱,！”于是,，我決定進行一番調(diào)研。

結(jié)果,，Python 3.13帶來了不小的驚喜,！用起來居然能把性能提升 200%！??

Python 悄默聲的干了這些大事——引入了新的即時編譯器（JIT）、讓多線程變得更強大,、以及支持更高效的異步操作,。隨便加個 async 和 await，代碼執(zhí)行速度就像加了火箭助推器,！??

想知道更多,？那就趕緊跟我一起，看看這些新特性究竟是怎么“魔改”Python的吧,！

Python3.13有哪些新特性

1. 實驗性的即時編譯器（JIT Compiler）

Python 3.13引入了實驗性的JIT編譯器,，它可以在程序運行時將字節(jié)碼轉(zhuǎn)換為機器代碼，從而提升代碼的執(zhí)行效率,。雖然目前還處于實驗階段,，但對于一些 CPU 密集型的任務(wù)，效果非常明顯,。想象一下,，像平時跑個數(shù)據(jù)處理程序，速度能提升那么一丟丟,，簡直像坐了火箭??,！

命令行使用：

python3 --enable-experimental-jit your_script.py

2. 無全局解釋器鎖（No GIL）

在這個版本中，Python終于允許開發(fā)者禁用GIL（全局解釋器鎖）,，實現(xiàn)了真正的多線程并行執(zhí)行,！這對需要充分利用多核CPU的應(yīng)用場景（比如科學(xué)計算和爬蟲程序）特別有用。你可以看到,，這次的多核支持是直接彎道超車,！??

代碼示例：

import threading

def task(n):
    total = sum(range(n))
    print(f'任務(wù)結(jié)果：{total}')

if __name__ == '__main__':
    threads = [threading.Thread(target=task, args=(10_000_000,)) for _ in range(4)]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

3. 改進的交互式解釋器（REPL）

Python 3.13對REPL（交互式解釋器）做了很大優(yōu)化，現(xiàn)在它支持多行編輯,、語法高亮和更友好的錯誤提示,。這個改進，簡直是調(diào)試和實驗代碼的福音,！從此,，你可以更順暢地和Python“對話”了，不再被冗長的錯誤提示弄得一頭霧水,。

4. 錯誤報告的增強

錯誤信息變得更加詳細,，而且錯誤的上下文也被高亮顯示，幫助開發(fā)者更容易定位問題,。就像給你安裝了一個更智能的“小助手”,，無論在哪里出錯，它都能給你提示,。

5. 類型系統(tǒng)的改進

Python 3.13增強了類型系統(tǒng),，支持類型默認值和類型縮小注解,，提升了代碼的可維護性和可讀性。就像是給你的代碼加了一副“眼鏡”,，看起來更清晰了,。

實用案例

1. 多線程性能提升示例

禁用GIL后，以下示例展示了如何在多線程環(huán)境下處理大數(shù)據(jù)量的計算任務(wù),。多線程的性能提升,，簡直讓人感到驚艷。

代碼示例：

import threading

def compute_square(n):
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    threads = [threading.Thread(target=compute_square, args=(i,)) for i in range(10)]
    for thread in threads:
        thread.start()
    for thread in threads:
        thread.join()

2. 使用JIT編譯器提高計算性能

通過JIT編譯器,，Python可以大幅提升數(shù)值計算的性能,。下面是一個經(jīng)典的遞歸計算斐波那契數(shù)列的示例，使用JIT優(yōu)化后,，性能提升非常顯著,。

代碼示例：

import time

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    print(f'Fibonacci(30): {fib(30)}')
    print(f'執(zhí)行時間: {time.time() - start_time:.2f}s')

3. 增強的類型提示示例

Python 3.13引入的新類型提示功能，使得我們能更精確地定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),，提高了代碼的可讀性和可維護性,。這種增強的類型系統(tǒng)幫助我們寫出更符合規(guī)范的代碼。

代碼示例：

from typing import TypedDict

class User(TypedDict):
    name: str
    age: int

def greet(user: User) -> str:
    return f'你好,，{user['name']},！你今年{user['age']}歲。'

user_info = {'name': '小李', 'age': 30}
print(greet(user_info))  # 輸出: 你好,，小李,！你今年30歲。

4. 改進的字典操作

Python 3.13優(yōu)化了字典的操作,，使得數(shù)據(jù)存取更加高效。下面是一個利用字典緩存計算平方值的示例,。通過緩存機制,，我們能大大提高重復(fù)計算的效率。

代碼示例：

cache = {}

def get_value(key):
    if key in cache:
        return cache[key]
    value = key ** 2
    cache[key] = value
    return value

if __name__ == '__main__':
    keys = [1, 2, 3, 4, 5]
    for k in keys:
        print(f'{k} 的平方是：{get_value(k)}')

5. 異步編程示例

最后,，Python的異步編程再度提升了效率,。通過 async 和 await，你可以高效地處理網(wǎng)絡(luò)請求或IO操作,。下面是一個簡單的異步請求示例,，讓你不再被“等待”所困擾。

代碼示例：

import asyncio

asyncdef fetch_data(url):
    print(f'開始從 {url} 獲取數(shù)據(jù)')
    await asyncio.sleep(1)
    print(f'完成從 {url} 獲取數(shù)據(jù)')

asyncdef main():
    urls = ['https://', 'https://']
    tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

結(jié)語

Python 3.13的這些新特性讓我們開發(fā)者可以輕松應(yīng)對更多的挑戰(zhàn),，無論是多線程,、JIT編譯還是異步編程，性能提升的同時也讓我們的代碼更高效,、更優(yōu)雅,。對于初學(xué)者來說,，這些改進意味著Python可以像“老鷹展翅”一樣，飛得更高更遠,！希望你也能在Python的世界里找到屬于自己的“飛翔時刻”,！??