Python 3.15 JIT 升级了：实测 5-12% 提速，但还是不够打！

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Python 3.15.0a7 已于 3 月 10 日发布，JIT 属于实验特性，但主线持续迭代。3 月 11 日和 3 月 17 日的基准跑分显示性能稳步上升，目前已支持更多字节码和控制流，比3.14覆盖面大得多。

一、Python 3.15 的JIT

3 月 17 日 Ken Jin 发文《Python 3.15’s JIT is now back ontrack》，之前 Faster CPython 项目赞助断了，大家以为 JIT 要凉，结果社区自己接手，把追踪前端重写、支持更多字节码和控制流、优化寄存器分配和常量传播，在短短几个月的时间内，产品的性能实现了从“几乎无用”到“基本可用”的显著提升。

• 这是标准 Python（python.org 下载的那个）内置的 JIT
• 不需要换解释器，不改代码就能用
• 当前（2026 年 3 月）3.15 alpha 阶段，热点代码平均提速 5-12%，某些循环能到 50-100%
• 实现方式是“copy-and-patch”：提前准备好微操作的机器码模板，运行时拷贝 + 打补丁，成本比传统 LLVM 式 JIT 低很多
• 缺点：还是实验特性，冷代码可能略慢，有 warmup 时间，需要自己编译开启

2、有多快？

来自 doesjitgobrrr.com 和 Ken Jin（核心贡献者）的博客，pyperformance 基准几何平均：

• x86-64 Linux：比标准解释器快 5–6%

• AArch64 macOS（Apple Silicon）：比尾调用解释器快 11–12%

单个测试范围很大：

• 最差：慢 20% 左右（冷代码、很少执行的部分）

• 最好：快 100%+（热点循环、数值计算、对象操作密集）

二、保持期待

如果期待 Python 3.15 的 JIT 能在算力上硬刚 C++ 或 Rust，那是完全不现实的。

综合起来，现在提升速度如隔靴搔痒，对比 3.11 动辄 30% 的提升，这个数据确实不够看。对于计算密集型任务，乖乖去用 NumPy 或 Rust 扩展依然是唯一的正解。

Python 3.15 JIT 更像是“给纯 Python 代码续命”的工具，让你不用马上重写也能跑得快一点，而不是“革命性替代”。

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