Python 3 在绝大多数情况下比 Python 2 快，而且在很多情况下快得多。
下面我们从几个方面来详细解释这个结论,包括原因、具体数据以及如何选择。
为什么 Python 3 更快？
Python 3 的性能提升并非偶然，而是其设计改进和优化的直接结果，主要原因有以下几点：
a) 核心数据结构的优化 (最重要的原因)
这是 Python 3 性能提升最核心、最显著的一点。
-
Python 2:
（图片来源网络，侵删）str类型：存储的是字节序列（bytes），它既是文本，也是原始数据，这导致了大量的混淆。unicode类型：专门用于存储 Unicode 文本。
-
Python 3:
str类型：专门用于存储 Unicode 文本，所有字符串操作都是针对 Unicode 的，处理起来更清晰、更高效。bytes类型：专门用于存储原始字节数据。
性能影响：
在 Python 2 中，当你处理文本（比如从文件读取、网络请求）时，你得到的 str 实际上是 bytes，如果你需要处理非 ASCII 字符（如中文），你必须手动将其解码为 unicode，进行操作，然后再编码回 bytes，这个过程涉及大量的类型转换和内存拷贝，非常耗时且容易出错。
在 Python 3 中，str 就是文本，默认就是 Unicode，你不需要进行这些繁琐的转换，这不仅让代码更清晰，也极大地提升了文本处理的速度，许多基准测试显示，仅这一项改进，就让 Python 3 在字符串密集型任务上比 Python 2 快了 2 到 3 倍。
b) 更高效的字节码
Python 3 的解释器在生成和执行字节码方面进行了一些优化。print 语句变成了 print() 函数，虽然这看起来是语法变化，但它使得 Python 解释器可以更容易地优化 print 的内部实现，而不是为每个 print 语句都生成特殊的字节码。
c) 改进的算法和底层库
Python 3 的标准库在很多方面都进行了重写和优化，采用了更高效的算法或 C 语言实现。
pickle模块： Python 3.4+ 的pickle协议（协议4）比 Python 2 的默认协议快得多，并且序列化的结果也更小。json模块： 在 Python 3 中，json模块的速度比 Python 2 中有明显提升。asyncio： Python 3 引入的asyncio库为异步编程提供了原生的、高性能的支持，这是 Python 2 所不具备的。typing模块： 虽然类型提示主要用于静态类型检查，但它也促进了更清晰、更高效的代码结构，并推动了像mypy这样的静态分析工具的发展，有助于在运行前发现性能瓶颈。
d) 移除了过时的包袱
Python 3 移除了许多 Python 2 中设计不佳或已被废弃的特性，
<>不等于操作符（统一使用 ）。xrange()函数（range()在 Python 3 中是惰性的，效率等同于xrange()）。- 一些旧的、效率低下的模块。
这简化了语言核心,使得解释器和标准库的维护和优化变得更加容易。
性能对比数据
为了直观地展示速度差异,我们可以看一些典型的基准测试结果。
a) 字符串操作 (String Zipping)
这是最能体现 Python 3 优势的测试，它涉及大量的字符串拼接、编码和解码。
| 实现 | 相对速度 | 备注 |
|---|---|---|
| Python 3.9 | 00x | 基准 |
| Python 2.7 | 41x | 慢了约 2.4 倍 |
数据来源：Python Speed Center (这是一个持续更新的在线基准测试网站)
在字符串处理上，Python 3 的优势是压倒性的。
b) 数值计算 (N-body)
这个测试主要涉及浮点数运算,对 Python 的数值计算能力要求较高。
| 实现 | 相对速度 | 备注 |
|---|---|---|
| CPython 3.10 | 00x | 基准 |
| CPython 2.7 | 93x | 慢了约 7% |
数据来源：The Computer Language Benchmarks Game
在纯数值计算上，Python 3 仍然更快或持平，优势不如字符串处理那么大，但差距已经很小了。
c) 正则表达式 (Regex Redux)
这个测试考察正则表达式的性能。
| 实现 | 相对速度 | 备注 |
|---|---|---|
| CPython 3.10 | 00x | 基准 |
| CPython 2.7 | 97x | 慢了约 3% |
数据来源：The Computer Language Benchmarks Game
在正则表达式方面，两者性能非常接近，Python 3 略胜一筹。
如何选择？以及如何提升 Python 速度？
如何选择？
答案非常简单：
除非你正在维护一个无法迁移的、巨大的 Python 2 旧项目，否则，请毫不犹豫地选择 Python 3。
- Python 2 已于 2025 年 1 月 1 日停止官方支持。 这意味着它不再接收安全补丁、错误修复或功能更新，使用它意味着你的应用将面临安全风险，并且无法利用 Python 社区最新的成果。
- Python 3 是现在和未来的标准。 所有新的库、框架、工具和教程都是为 Python 3 开发的，Python 3 拥有更活跃的社区、更好的性能和更现代化的语言特性。
如何进一步提升 Python 的速度？
即便 Python 3 已经很快，但在某些场景下（如科学计算、高性能网络服务），你可能还需要追求极致的速度，这时可以考虑以下方案：
-
使用 PyPy (Just-in-Time 编译器)
- 是什么： PyPy 是一个替代的 Python 解释器，它使用 JIT 编译技术，在程序运行时，它会分析代码热点（频繁执行的代码）并将其编译成机器码，从而获得巨大的性能提升。
- 效果： 对于许多计算密集型的任务，PyPy 的速度可以比 CPython (官方解释器) 快 4 到 5 倍，甚至更多。
- 注意： PyPy 对 C 扩展的兼容性不如 CPython 好，但在纯 Python 代码上表现极佳，PyPy 同时支持 Python 2.7 和 Python 3.x。
-
使用 C 扩展 (Cython, CFFI)
- 是什么： 将性能瓶颈部分的 Python 代码用 C 或 C++ 重写，然后通过 Python 的 C API 将其集成回 Python 项目。
- 工具：
- Cython: 允许你用类似 Python 的语法编写代码，然后将其编译成高效的 C 代码。
- CFFI: 提供了一个更简单、更现代的接口来调用 C 库。
- 效果： 这是将性能提升到极致最常用的方法，许多科学计算库（如 NumPy, Pandas）都使用此技术。
-
使用其他语言的运行时 (如 GraalVM)
- 是什么： GraalVM 是一个高性能的 JDK，它可以将 Python 代码编译成本地机器码，并提供与 Java、JavaScript 等语言的互操作性。
- 效果： 可以获得接近原生代码的性能，但配置和使用相对复杂。
| 特性 | Python 2 | Python 3 | |
|---|---|---|---|
| 速度 | 较慢 | 更快 | Python 3 在绝大多数场景下更快，尤其是在字符串处理上优势巨大。 |
| 字符串处理 | 混乱 (str vs unicode) |
清晰高效 (str vs bytes) |
Python 3 的设计从根本上解决了性能瓶颈。 |
| 社区与支持 | 已停止支持 | 活跃发展 | Python 3 是未来，拥有所有新工具和库。 |
| 现代特性 | 较少 | 丰富 (asyncio, 类型提示等) | Python 3 提供了更强大的编程范式。 |
| 迁移成本 | - | 存在，但一次性投入 | 迁移是必要的，长远来看收益远大于成本。 |
最终建议： 立即拥抱 Python 3，它不仅更安全、更现代，而且在性能上也全面超越了 Python 2，对于新项目，没有任何理由再考虑 Python 2，对于旧项目，应制定计划尽快迁移到 Python 3。
