Python 3 在大多数情况下比 Python 2 更快，并且其性能优势随着时间的推移和版本迭代变得越来越明显。 这种优势并非在所有场景下都绝对成立，尤其是在处理特定类型的数据时。

下面我们从几个关键维度进行深入分析。

核心结论速览

详细性能对比分析

字符串处理 (最显著的差异之一)

这是两者性能差异最核心、最常见的地方。

• Python 2:

  • str: 字节串，与 C 语言的 char* 类似。
  • unicode: Unicode 字符串。
  • 当你处理文本时,必须使用 unicode 类型，如果从文件或网络读取数据，得到的是 str (字节串)，需要先解码成 unicode 才能进行文本操作，处理完毕后，如果要写入文件或网络，还需要再编码回 str，这个编解码过程是有性能开销的。

• Python 3:

  
  （图片来源网络，侵删）
  • str: 默认就是 Unicode 字符串。
  • bytes: 用于处理原始字节数据。
  • 当你处理文本时,直接使用 str 即可，只有当你明确需要处理二进制数据（如文件读写、网络协议）时，才需要使用 bytes。

性能影响: 在 Python 3 中，因为文本操作是原生支持的，你不再需要频繁地编解码，这在处理大量文本数据（如日志分析、自然语言处理）时，性能优势非常明显，Python 3 的字符串处理流程更短、更高效。

示例:

# Python 2
# s = "你好"  # 这是一个 str (字节串)
# u_s = u"你好" # 这是一个 unicode
# # 需要编码才能写入
# encoded_s = u_s.encode('utf-8')
# Python 3
s = "你好"  # 这是一个 str (Unicode)，原生支持，无需额外操作
# b_s = b"hello" # 这是一个 bytes

整数除法

• Python 2: 5 / 2 的结果是 2 (整数除法)，如果你想要浮点数，必须使用 0 / 2 或 from __future__ import division。
• Python 3: 5 / 2 的结果是 5 (浮点除法)，整数除法需要使用 运算符，即 5 // 2 结果是 2。

性能影响: Python 3 的行为更符合数学直觉和大多数其他现代编程语言的习惯，这减少了开发者因类型不匹配而进行的显式类型转换（如 float(5)/2），从而在某些计算场景下可能带来微小的性能提升和代码健壮性的提升。

print 语句 vs. print() 函数

• Python 2: print 是一个语句，语法固定，难以扩展。
• Python 3: print 是一个函数，这意味着它是一个真正的对象，可以被赋值、作为参数传递，并且有更灵活的参数（如 sep, end, file）。

性能影响: 虽然对于简单的 print "hello" 和 print("hello")，性能差异可以忽略不计，但 print() 作为函数，其底层实现可以更好地被解释器优化，更重要的是，它的灵活性为更复杂的输出操作（如重定向输出、自定义分隔符）提供了可能，这些操作在 Python 2 中需要更复杂的技巧。

全局解释器锁

GIL 是 CPython 解释器的一个机制，它确保在任何时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码，这意味着即使是多线程程序，在 CPU 密集型任务中也无法利用多核 CPU 的全部性能。

性能影响: Python 2 和 Python 3 都存在 GIL，在纯 Python 代码的多线程 CPU 密集型任务中，两者的性能表现没有本质区别，如果你需要利用多核，应该使用多进程（multiprocessing 模块）。

列表推导式的作用域

• Python 2: 列表推导式中的循环变量会“泄露”到外部命名空间。

  # Python 2
  i = 0
  print [i for i in range(5)]
  print i  # 输出 4，而不是 0！

• Python 3: 这个问题被修复了，列表推导式创建了一个新的、独立的作用域，循环变量不会泄露。

  # Python 3
  i = 0
  print([i for i in range(5)])
  print(i)  # 输出 0

性能影响: 这主要是一个正确性问题，而不是直接的性能问题，但在 Python 3 中，列表推导式的行为更清晰，可以避免一些微妙的 bug，使得代码更易于优化和维护。

底层优化和 JIT 编译

Python 3 的开发团队持续投入大量精力进行性能优化，随着新版本的发布，Python 3 的性能稳步提升。

• PEP 523 (Function Execution API): 引入了更灵活的函数调用机制，允许在运行时切换解释器（切换到 JIT 编译器），这为 PyPy 等其他实现提供了更好的集成可能性。
• 更快的解释器: Python 3.11+ 版本引入了新的解释器（如 Py_OptimizeDict），显著提升了字典和属性访问的速度。
• 异步 I/O: Python 3 的 asyncio 库是原生支持的，在处理高并发 I/O 密集型任务（如 Web 服务器）时，性能远超 Python 2 的多线程或多进程模型。

性能影响: Python 3 的性能天花板更高，并且随着版本的升级，这个天花板在不断升高，而 Python 2.7 已经停止更新，其性能停留在 2025 年的水平。

特殊情况：字节串操作

在极少数情况下,Python 2 的 str (字节串) 操作可能比 Python 3 的 bytes 操作稍快，这是因为 Python 2 的 str 是字节串的一等公民，所有操作都是直接的，而在 Python 3 中，bytes 和 str 是两种不同的类型，有时类型转换或方法查找会带来微小的额外开销。

这种优势非常微小,并且仅限于处理纯粹的、不涉及任何文本逻辑的字节操作，在绝大多数应用中，Python 3 的 Unicode 优势远大于此处的微小劣势。

总结与建议

1. Python 3 是未来的趋势，也是性能更好的选择。 无论是从语言设计的现代化（如 Unicode 支持、更清晰的除法、print 函数），还是从持续的底层优化来看，Python 3 都全面领先。

2. 不要因为性能问题而停留在 Python 2。 Python 2 已经停止官方支持，存在安全漏洞，并且缺少大量现代库和功能，任何因性能问题而留下的理由都是站不住脚的。

3. 性能瓶颈通常不在语言本身，而在算法和 I/O。 对于绝大多数应用，代码的性能瓶颈在于：

   • 低效的算法 (O(n²) vs. O(n log n))。
   • 大量的磁盘 I/O 或网络 I/O。
   • 调用性能不佳的第三方库（特别是 C/C++ 扩展）。 在这些方面，Python 3 和 Python 2 的差异可以忽略不计，优化这些地方带来的性能提升远大于纠结于 Python 2 和 3 之间的微小差异。

4. 对于 CPU 密集型任务，考虑多进程或使用其他语言。 由于 GIL 的存在，无论是 Python 2 还是 3，纯 Python 的多线程都不是 CPU 密集型任务的最佳选择，应使用 multiprocessing 模块，或者对于性能要求极高的部分，使用 Cython、Rust 或 C++ 来编写扩展。

最终结论：毫不犹豫地选择 Python 3。 它不仅更现代、更安全、功能更强大，而且在性能上也全面超越了 Python 2。