一、AOT编译到底是什么？

        提到AOT（Ahead-of-Time）编译，可能有的小伙伴会疑惑：“编译不就是把代码变成机器码吗？这不是JIT（Just-in-Time）在运行时做的事吗？”其实呀，AOT编译是在程序运行之前，就把源码或者中间码直接编译成可执行文件或者本地库。

        打个比方，JIT编译像是在你需要用某个工具时，才开始现场制作；而AOT编译则是提前把工具都做好，要用的时候直接拿起来就能用。AOT编译的优点很明显，它能让程序启动更快，对外部依赖更少，代码也更安全一些。不过，它也有缺点，比如灵活性、兼容性可能没那么好，调试的时候体验也会差一点。

二、CPython的“隐藏技能”——“半AOT”

         你可能不知道，CPython本身也有点AOT的“影子”。当你第一次import一个模块时，CPython会把.py源码编译成.pyc（字节码），并把它存放在__pycache__文件夹里。下次再使用这个模块时，就能直接载入，不用重新编译了。

       你还可以利用Python自带的py_compile或者compileall模块，提前把整个项目都编译一遍。具体操作如下：

• 单文件编译
  ：在命令行输入python -m py_compile your_script.py，这样就能把单个Python文件编译成字节码。

• 项目整体编译

  ：如果想编译整个项目，就用python -m compileall./your_project 。

        这么做有什么好处呢？在部署项目的时候，能减少首次加载时的“小卡顿”，性能也能稍微提升一些（虽然提升的幅度有限）。但要注意，这生成的毕竟还是字节码，和真正的机器码相比，还有一定差距。

三、主流Python AOT编译器大盘点

        现在市面上有不少能把Python代码变成“真·本地代码”的项目，下面给大家介绍几款大佬们常用的AOT编译器：

• Cython
  ：这是最成熟、生态最丰富的AOT编译器。使用它时，你需要把.py文件改成.pyx，然后写一些类型注解，接着它会把代码转成C代码，最后再编译成.so或.pyd文件。用Cython编译后的代码能达到C语言级别的速度，扩展C库也很方便。不过，使用Cython也有一些麻烦的地方，比如需要修改源码、写类型注解，编译过程也稍微复杂一点。

• Nuitka

  ：Nuitka号称能“把CPython自己也编进去”，它可以一步到位生成单文件可执行程序，而且支持绝大部分Python语法和标准库。和Cython相比，Nuitka的使用门槛更低，几乎不用修改代码。但它也有缺点，编译时间比较长，生成的可执行文件体积也偏大。

• MyPyC

  ：MyPyC来自type-checking大神MyPy团队，它主要是给纯类型化的Python（PEP 484）代码加速。使用MyPyC时，需要在源码里写满类型注解，然后它会把代码编译成CPython扩展模块。MyPyC能提升多少性能，取决于代码的质量，它比较适合对类型化要求高、又不想大幅改动代码的场景。

• ShedSkin

  ：ShedSkin是一个“半自动”静态编译器，它支持Python的部分功能，使用时必须写类型注解或者遵守特定规则。ShedSkin的优势是能生成非常小巧的可执行文件，很适合“小脚本”或者微服务。但它的兼容性不太好，不支持Python的一些动态特性。

• PyOxidizer / PyInstaller / Briefcase（捆绑工具）

  ：这些工具主要用于打包Python项目，不过像PyOxidizer会把字节码、动态库打包成一个单文件，启动速度还不错，勉强能算半“静态部署”方案。

四、手把手教你上手AOT编译器

• Cython

• 安装

  ：在命令行输入pip install cython，就能轻松完成安装。

• 基本用法

  ：把foo.py改名为foo.pyx，在文件里写些类似cdef int x的类型注解。然后在setup.py文件中写入以下代码：

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules = cythonize("foo.pyx"))

-**编译**：最后在命令行执行`python setup.py build_ext --inplace`，就可以完成编译。

• Nuitka

• 安装

  ：同样通过pip install nuitka来安装。

• 编译

  ：在命令行输入nuitka --standalone --onefile your_script.py，就能把Python脚本编译成单文件可执行程序。

• ​MyPyC

• 安装MyPyC插件

  ：在命令行依次输入pip install mypy mypyc。

• 初始化类型检查

  ：在项目根目录执行mypy --install-types --non-interactive 。

• 编译

  ：最后执行python -m mypyc module1.py module2.py，就能编译指定的模块。

• ShedSkin

• ​安装

  ：使用pip install shedskin进行安装。

• 编译

  ：在命令行输入shedskin your_script.py，即可编译Python脚本。

五、各编译器优缺点大比拼

• 启动速度

  ：AOT编译后的程序 > .pyc字节码程序 > JIT编译的程序。

• 执行速度

  ：Cython ≈ Nuitka > MyPyC > ShedSkin > CPython。

• 易用性

  ：Nuitka ≥ Cython > MyPyC > ShedSkin。

• 兼容性

  ：Nuitka ≈ Cython > MyPyC > ShedSkin。

• 打包体积

  ：ShedSkin生成的可执行文件体积最小，Nuitka/PyOxidizer生成的体积最大 。

六、总结

       总的来说，如果你想追求极致性能，又不想在启动时等待JIT的热点优化，那么AOT编译器是个不错的选择。可以先利用CPython自带的.pyc编译功能，缓解一下首次加载的卡顿。然后再根据项目的具体需求，选择Cython、Nuitka、MyPyC或者更轻量的ShedSkin。

       要记住，性能调优就像是一场“成本与收益”的博弈，我们要挑选最适合项目的工具，可别为了优化性能，把项目改得面目全非哦！希望大家都能通过AOT编译，让自己的Python代码跑得又快又好！