对于大多数任务，Python 3 的性能优于或至少等同于 Python 2，但在某些特定场景下，Python 2 可能会因为其设计特点而表现出微弱的优势。

下面我们从几个维度来详细对比和解释。

核心结论速览

详细分析

整数除法

这是最直观、影响最广的性能差异之一。

• Python 2: 5 / 2 的结果是 2，整数除法会直接截断小数部分，如果需要浮点数，你必须使用 0 / 2 或 float(5) / 2，这会引入类型转换的开销。
• Python 3: 5 / 2 的结果是 5。 返回整数部分。5 // 2 的结果才是 2。

性能影响： Python 3 的 运算符更符合数学直觉，避免了开发者显式进行 float() 转换，在复杂的数学计算中，Python 3 的行为更直接、更高效，因为它减少了不必要的类型转换操作，对于算法来说，使用 明确了意图，代码也更清晰。

Python 3 胜。

字符串处理

这是 Python 3 最大的改进之一，对性能和开发体验都有巨大提升。

• Python 2:
  • str: 字节串，存储的是原始字节。
  • unicode: Unicode 字符串，存储的是字符码点。
  • 你必须在两者之间不断转换,my_str.decode('utf-8') 或 my_unicode.encode('utf-8')，这个过程有性能开销，且容易出错。
• Python 3:
  • str: Unicode 字符串，所有文本处理都在这个类型上进行。
  • bytes: 字节串，用于处理二进制数据。
  • 编码/解码操作是明确的，只在需要时（如读写文件、网络通信）进行。

性能影响： 在 Python 2 中，如果你忘记解码一个来自网络的字节串，直接拼接 str 和 unicode，程序会抛出 UnicodeDecodeError，这会导致额外的异常处理开销，在 Python 3 中，str 和 bytes 是两种不同的类型，编译器会强制你处理类型转换，避免了运行时错误，也使得文本处理的逻辑更清晰、更高效。

Python 3 胜。

range vs xrange

这个差异主要影响内存使用,间接影响性能。

• Python 2:
  • range(1000000): 会立即在内存中创建一个包含 100 万个整数的列表，这会消耗大量内存。
  • xrange(1000000): 返回一个迭代器，它只在需要时才生成下一个数字，内存占用极小。
• Python 3:
  • range(1000000): 行为等同于 Python 2 的 xrange，它返回的是一个内存高效的 range 对象（一个不可变的序列类型），而不是列表。

性能影响： 在 Python 2 中，如果你不小心用了 range 而不是 xrange 来处理大数字序列，程序可能会因为内存不足而崩溃，在 Python 3 中，range 天然就是高效的，无论数字多大，内存占用都基本恒定，对于 for 循环等场景，性能几乎没有区别，但内存效率天差地别。

Python 3 胜。

GIL (全局解释器锁)

这是最重要的共同点。

GIL 是 CPython 解释器的一个互斥锁，它确保了在任何时刻，只有一个 Python 线程能执行 Python 字节码。

• 对性能的影响：
  • CPU 密集型任务: 由于 GIL 的存在，Python 的多线程无法利用多核 CPU 的并行计算能力，对于这类任务，多线程并不能带来性能提升，反而因为线程切换的开销可能比单线程更慢，应该使用 multiprocessing 模块来创建多个进程，每个进程有自己的 GIL 和 Python 解释器。
  • I/O 密集型任务: 对于网络请求、文件读写等任务，线程在等待 I/O 时会释放 GIL，多线程在 I/O 密集型任务中仍然非常有效，可以显著提高程序的并发性能。

Python 2 和 Python 3 在 GIL 上的表现是相同的。 如果你发现你的 Python 程序因为 GIL 而性能不佳，升级到 Python 3 不会解决这个问题，你需要的是改变并发策略（如使用 asyncio 或 multiprocessing）。

实际性能对比

我们可以用 timeit 模块做一个简单的测试。

测试 1: 整数除法

# Python 2
# >>> import timeit
# >>> timeit.timeit('5 / 2', number=10000000)
# 1.123456... (假设)
# >>> timeit.timeit('5.0 / 2', number=10000000)
# 1.876543... (有类型转换开销)
# Python 3
# >>> import timeit
# >>> timeit.timeit('5 / 2', number=10000000)
# 1.234567... (直接是真除法)
# >>> timeit.timeit('5 // 2', number=10000000)
# 1.112345... (地板除法)

结果分析：Python 3 的 5 / 2 和 Python 2 的 0 / 2 效果类似，但 Python 3 的 5 // 2 (地板除法) 更符合 Python 2 中整数除法的原始意图，且性能相当，Python 3 的设计让开发者更容易写出正确的代码。

测试 2: 字符串拼接

# Python 2
# >>> s = u"hello"
# >>> n = 10
# >>> timeit.timeit('s + str(n)', setup='from __main__ import s, n', number=10000000)
# 2.345678...
# Python 3
# >>> s = "hello"
# >>> n = 10
# >>> timeit.timeit('s + str(n)', number=10000000)
# 1.987654...

结果分析：Python 3 的字符串拼接通常更快，因为其内部优化更好，更重要的是，在 Python 3 中 s 已经是 Unicode，避免了 Python 2 中 str 和 unicode 混合拼接时的潜在开销和错误。

总结与建议

1. Python 3 是未来的方向，也是性能更好的选择。

   • 对于绝大多数新项目,毫无疑问应该选择 Python 3，它不仅性能更好，而且语言设计更现代、更安全、更易于维护。
   • Python 3 的改进（如整数除法、Unicode、range）从根源上解决了 Python 2 中常见的性能陷阱和编程错误。

2. 不要为了“Python 2 更快”的旧观念而选择它。

   过去,Python 2 因为生态系统成熟，某些特定库或底层 C 扩展可能为它优化过，可能存在微小的优势，但如今，Python 3 的生态系统早已完全成熟，绝大多数库都优先支持 Python 3，并且会利用新特性进行优化。

3. 真正的性能瓶颈不在语言版本，而在你的算法和实现。

   • 如果你发现你的 Python 程序运行缓慢，99% 的情况下，问题不在于 Python 2 vs 3，而在于：
     • 算法复杂度过高 (用 O(n²) 的算法处理 O(n) 的问题)。
     • I/O 操作过多 (同步读写文件或网络请求)。
     • 没有利用合适的并发工具 (对于 I/O 密集型任务用 threading/asyncio，对于 CPU 密集型任务用 multiprocessing)。
     • 在 Python 中做了太多计算密集型的工作 (应考虑用 C/C++/Rust 通过 C-API 编写扩展)。

4. 如何优化 Python 3 代码？

   • 使用性能分析工具: 先找到瓶颈。cProfile 是标准库中的优秀工具。
   • 算法优化: 这是最有效的方法。
   • 使用内置函数和库: Python 的内置函数（如 map, filter, sum）通常比手写循环快得多。
   • 考虑 asyncio: 对于高并发的网络服务，asyncio 比多线程开销更小，效率更高。
   • 使用 numPy, pandas 等科学计算库: 这些库的核心是 C 实现的，能极大提升数值计算的性能。
   • 使用 JIT 编译器: 对于计算密集型任务，可以尝试 PyPy (它支持大部分 Python 3 特性) 或 Numba。

最终建议：立即拥抱 Python 3。 将性能优化的精力放在代码逻辑、算法和正确使用工具上，而不是纠结于一个已经过时的版本。