翻身了？Python11性能快了近64%！！("Python 11性能飞跃：速度提升高达64%！")

原创

ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 23 #后端开发

Python 11性能飞跃：速度提升高达64%！

近年来，Python作为一种流行的编程语言，在开发者和科研人员中备受青睐。其简洁的语法和多彩的库资源，让Python在数据处理、人工智能、Web开发等领域表现出色。然而，随着Python应用的逐步扩展，性能问题逐渐成为开发者关注的焦点。近日，Python 11的发布，让性能提升成为大概，让我们一起来看看Python 11怎样实现高达64%的性能提升。

一、Python 11的新特性

Python 11在原有基础上，引入了许多新特性和优化，重点包括以下几点：

使用新的解释器架构，节约执行快速；

引入新的编译器优化技术，减少执行延迟；

优化内存管理，降低内存消耗；

愈发多线程赞成，节约并发性能；

改进标准库，提升库函数性能。

二、性能提升的具体表现

以下是Python 11在几个方面的性能提升表现：

1. 执行速度

Python 11在执行速度上有了显著的提升。基于官方公布的测试数据，Python 11在执行某些典型任务时，速度提升了近64%。以下是Python 11与Python 10在执行同样任务时的对比数据：


# Python 10执行代码
def example_function():
    # 代码逻辑
# Python 11执行代码
def example_function():
    # 代码逻辑

可以看出，在相同的代码逻辑下，Python 11的执行速度明显快于Python 10。

2. 内存管理

Python 11在内存管理方面进行了优化，降低了内存消耗。以下是一个明了的示例，展示Python 11在内存管理方面的改进：


# Python 10内存管理
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = a.copy()
del a
# Python 11内存管理
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = a.copy()
a.clear()

在Python 11中，使用a.clear()方法可以更快地释放内存，避免了Python 10中删除列表时大概产生的内存泄漏问题。

3. 多线程赞成

Python 11愈发了多线程赞成，节约了并发性能。以下是一个使用多线程的示例：


import threading
def task_1():
    # 执行任务1
def task_2():
    # 执行任务2
thread_1 = threading.Thread(target=task_1)
thread_2 = threading.Thread(target=task_2)
thread_1.start()
thread_2.start()
thread_1.join()
thread_2.join()

在Python 11中，多线程的执行快速更高，可以更好地利用计算机的多核性能。