Чтобы сравнить производительность разных Python-компиляторов, можно провести бенчмарк на том коде, который планируется использовать в проекте. 4

Вот несколько компиляторов и их особенности, которые могут отличаться производительностью:

• Cython. 2 Обеспечивает значительное ускорение за счёт компиляции в C-код. 2 Подходит для вычислительно интенсивных задач. 2
• Nuitka. 2 Преобразует Python-код в C++ код, что также может улучшить производительность. 2 Поддерживает большинство возможностей Python. 2
• PyInstaller. 2 Не улучшает производительность, так как не является компилятором. 2 Используется для упаковки приложений. 2
• PyPy. 2 Использует JIT-компиляцию для ускорения выполнения кода. 2 Может значительно улучшить производительность для долгоживущих программ. 2

При выборе компилятора для Python важно учитывать конкретные потребности проекта. 2 Каждый из рассмотренных инструментов имеет свои преимущества и недостатки. 2