不同版本Python的循环效率对比

Python3.8和3.13

不同版本的Python，运行效率相去甚远，对于3.8和3.13这两个版本来说，运行下面的程序，分别耗时4.46和0.5秒。其中，3.8是python支持win7的最后一个版本，所以，除非不得不用win7，否则还是用新版Python比较好。

from timeit import timeit

def newList(n):
    L = []
    for i in range(n):
        L.append(i**2)
    return L

timeit(lambda: newList(100_000), number = 100)

Cython

Cython实质上是将Python代码转换为C语言的编译器，但将其视为Python的某个版本也十分合理，其安装过程如下

pip install cython

使用时，先创建以.pyx为后缀的python脚本，然后

# timeTest.pyx

def newList(n):
    L = []
    for i in range(n):
        L.append(i**2)
    return L

然后编写setup文 件，并在该文件中调用Cython中的【cythonize】，示例如下

# setup.py
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    name='timeTest',
    ext_modules=cythonize("timeTest.pyx"),
    zip_safe=False,)

编写完成后，即可调用并测试了，耗时0.38秒。

from timeit import timeit
from timeTest import newList
timeit(lambda: newList(100_000), number = 100)

Pypy

Pypy由于采用了即时编译技术，所以速度快得有些逆天。下载之后只需将其解压，并加入环境变量，然后用pypy代替python命令就可以使用了。目前其最新版本基于python3.11，速度飞快，同样是上面的那段代码，其运行速度在0.1到0.6之间，运行10次取平均值为0.26秒，速度非常惊人。

总结

不同版本Python在运行for循环时，其耗时如下表所示，可见其速度在python3.11时有一个飞跃。