将Python编译为机器码可行吗？
把Python编译成机器代码（可能通过先转成C语言的形式）这个想法可行吗？
大概需要链接一个Python运行时库，而且Python标准库中那些用Python写的部分也得编译成机器代码并链接上。
另外，如果你想动态执行一些表达式，还得把Python解释器打包进去，不过也许可以只用Python的一部分功能，这样也能有用。
这样做会在速度和内存使用上有好处吗？大概可以省去Python解释器启动的时间（不过启动时还是得加载共享库）。
10 个回答
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Nuitka 是一个把 Python 代码转换成 C++ 代码的工具，它会链接到 libpython。这个项目看起来比较新。作者声称在 pystone 基准测试中，Nuitka 的速度比 CPython 更快。
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正如@Greg Hewgill所说，这种情况并不是总能实现，但确实有一些原因。某些类型的代码（比如非常算法化的代码）可以转换成“真正”的机器代码。
这里有几种选择：
- 使用Psyco，它可以动态生成机器代码。不过，你需要仔细选择哪些方法或函数需要转换。
- 使用Cython，这是一种类似Python的语言，可以编译成Python的C扩展。
- 使用PyPy，它可以把RPython（Python的一种受限子集，不支持一些最“动态”的特性）转换成C或LLVM。
- PyPy仍然处于高度实验阶段
- 并不是所有的扩展都能使用
之后，你可以使用现有的工具包（如freeze、Py2exe、PyInstaller）将所有内容打包成一个可执行文件。
总的来说：对于你的问题没有一个通用的答案。如果你的Python代码对性能要求很高，尽量使用内置的功能（或者问一个“如何让我的Python代码更快”的问题）。如果这样还不行，试着找出代码的瓶颈，然后把它移植到C（或Cython）中，并使用扩展。
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可以试试 ShedSkin 这个工具，它是一个把Python代码转成C++代码的编译器，不过它还不够完美。另外还有一个叫Psyco的工具，它是Python的即时编译器，如果你只是想提高速度的话可以用它。但我个人觉得，这些努力可能不太值得。如果你想让代码的某些关键部分运行得更快，最好的办法还是直接用C或C++来写这些部分。