一文掌握Python AOT编译那些事儿，让你的Python代码高速起飞！

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听到 AOT（Ahead-of-Time）编译，第一反应可能是“编译就是把代码变成机器码吗？那不都是 JIT（Just-in-Time）在运行时做的吗？”其实，AOT 就是在程序运行之前，把你的源码或中间码直接编译成可执行文件或者本地库。优点显而易见：启动更快、依赖更少、代码更安全一点；缺点是灵活性、兼容性、调试体验可能没那么友好。

CPython 的“半 AOT”黑科技
别笑，CPython 本身也有点像 AOT。它会在第一次 import 模块时，把 .py 源码编译成 .pyc（字节码），放在 __pycache__ 里，下次就能直接载入。你可以用自带的 py_compile 或者 compileall 模块，提前把整个项目都编译一遍：

这样做的好处是：部署时少点首次加载的“小卡顿”，也能稍微偷点性能（虽然量级有限）。不过，这毕竟还是字节码，离真正的机器码还有段距离。

主流 Python AOT 编译器盘点
市面上专门把 Python 变“真·本地代码”的项目也不少，咱先挑几款大佬常用的说说：

• • Cython
  最成熟、生态最丰富。你把 .py 或者改成 .pyx，写点类型注解，直接转 C，再编译成 .so／.pyd。能拿到 C 级别的速度，扩展 C 库也很方便。坑在于：要动源码、要写类型注解、编译链条稍微复杂。
• • Nuitka
  号称“把 CPython 自己也编进去”，一步到位生成单文件可执行程序。支持绝大部分 Python 语法和标准库。使用门槛比 Cython 低——几乎不用改代码。但编译时间长，产物体积也偏大。
• • MyPyC
  出自 type-checking 大神 MyPy 团队，给纯类型化的 Python（PEP 484）加速。源码里全写类型注解，让 MyPyC 编译成 CPython 扩展模块。性能提升看代码质量，适合对类型化敏感、想少动代码的场景。
• • ShedSkin
  一个“半自动”静态编译器，支持 Python 的子集（必须写类型注解或遵守特定规则），能生成非常小巧的可执行文件。适合“小脚本”或微服务，缺点是兼容性差，不支持动态特性。
• • PyOxidizer / PyInstaller / Briefcase（捆绑工具）
  虽然主要是“打包”，但某些工具（比如 PyOxidizer）会把你的字节码、动态库打包成一个单文件，启动还行，能算半“静态部署”方案。

如何上手那些 AOT 编译器？

1. 1. Cython：
• • 安装：pip install cython
• • 基本用法：把 foo.py 改名 foo.pyx，写些 cdef int x，然后在 setup.py：

• • 编译：python setup.py build_ext --inplace
2. 2. Nuitka：
• • 安装：pip install nuitka
• • 编译：nuitka --standalone --onefile your_script.py
3. 3. MyPyC：
• • 安装 MyPyC 插件：pip install mypy mypyc
• • 在项目根目录跑：mypy --install-types --non-interactive
• • 然后：python -m mypyc module1.py module2.py
4. 4. ShedSkin：
• • 安装：pip install shedskin
• • 编译：shedskin your_script.py

优缺点大比拼

• • 启动速度：AOT > .pyc > JIT
• • 执行速度：Cython ≈ Nuitka > MyPyC > ShedSkin > CPython
• • 易用性：Nuitka ≥ Cython > MyPyC > ShedSkin
• • 兼容性：Nuitka ≈ Cython > MyPyC > ShedSkin
• • 打包体积：ShedSkin 最小，Nuitka/PyOxidizer 最大

总结
总体来说，想追求极致性能、启动又不想等 JIT 热点优化？AOT 编译器是个好选择。CPython 自带的 .pyc 先用起来，小卡顿能缓解就缓解，再根据项目需求挑 Cython、Nuitka、MyPyC 或者更轻量的 ShedSkin。记住，性能调优永远是一场“成本 vs 收益”的博弈，挑对工具，别用着用着把项目改到面目全非就好啦！

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