python常用的编译器就只有两个：LLVM后端的numba和支持大部分C++编译器作为后端的nuitka，这俩区别很大

区别是：

numba通常用来编译（加速）一个计算密集型函数（通常同时使用numpy，但不是绝对的），只能编译python语法的子集（比如exec，globals()，异常，集合什么的不行，至于元类就更不用说了…），支持aot和jit模式，不输出exe文件（也就是说需要解释器引导到python脚本，输出.pyd），通常使用装饰器标注需要编译的类/函数/方法。不像普通的编译器一样，主要起运行时加速作用，编译后速度接近C。

注意：使用numba可能导致出现内存越界/缓冲区溢出，因为该编译器默认对list不做index检查，不检查数据类型溢出，支持裸指针

nuitka

nuitka首先先根据你的python脚本，通过追踪引用，生成与python解释器交互的C++文件（原理和在C++中调用python很像），之后通过C++编译器编译C++得到exe。

运行速度由于有编译器优化提升了三倍多。但是我们通常不会编译运行python，多为解释运行。三倍多的性能提升算上编译时长后其实还不如解释运行呢…，所以这东西多用作打包，性能瓶颈找numba去

其实写python除了部分需求（比如打包发布或者进行科学计算或者有性能瓶颈），一般用不到编译器。不知道怎么用也无妨。

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