Python的运行速度确实没有C或者Java快，但是有一些项目正在努力让Python变得更快。
Python代码简洁干净，但是大家都知道Python运行起来相对较慢 --- 在CPU密集型的任务上慢于C、Java和Javascript（但是大多数服务都不是CPU密集型的）--- 但是有些团队希望Python是尽善尽美的，所以他们准备从内而外地提升Python的性能。
如果你想让Python在特定硬件上运行得快一点，你至少有两个选择，每个选择都有一些弊病：
a. 你可以创建一个Python运行时的替代品，但是最后你会发现你重写了一遍CPython。
b. 你可以重写现存的部分代码来利用一些性能优化的特性，缺点是程序员需要做更多的工作。
下面是五种已有的方案，帮助你提高Python的性能。
PyPy
在CPython的替代品中，PyPy是最显眼的那一个（比如Quora就在生产环境中使用它）。它也最有机会成为默认解释器，它和现存Python代码高度兼容。
PyPy使用适时编译来加速Python，这项技术Google也在使用，Google在V8引擎中使用它加速Javascript。最近的版本PyPy2.5增加了一些提升性能的特性，其中有一项很受欢迎，它集成了Numpy，Numpy之前也一直被用来加速Python的运行。
使用Python3的代码需要对应地使用PyPy3。PyPy目前只支持到Python3.2.5，对Python3.3的支持正在进行中。
Pyston
Pyston，由Dropbox资助，使用LLVM编译器架构来加速Python，同样的它也使用了适时编译。相比于PyPy，Pyston还处于早期阶段，它只支持Python的部分特性。Pyston把工作分成两个部分，一部分是语言的核心特性，另一部分是把性能提升到可接受的程度。Pyston距离可以在生产环境使用还有一段距离
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