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Python的特点是写得快、跑得慢，C++的特点是写得慢、跑得快。那有没有办法结合双方的优点？
有的，兄弟，有的——Nuitka。
简介
Nuitka是一款开源的Python编译器，旨在将Python代码转换为高效的C++代码并编译为本地机器码，从而显著提升运行速度。与传统的Python解释器不同，Nuitka通过静态编译技术绕过解释执行的性能瓶颈，同时保持与CPython的完全兼容性。它的核心目标包括优化执行效率、保护源代码安全、简化部署流程，并支持跨平台运行。自2011年发布以来，Nuitka已成为Python生态中重要的性能优化工具之一。
Nuitka
Nuitka 由开发者 Kay Hayen 创建，最初是为了解决Python在计算密集型任务中的性能问题。随着Python 2到Python 3的过渡，Nuitka 逐步完善了对新版本语法的支持，并引入了插件系统以兼容主流第三方库（如NumPy、PyQt）。近年来，Nuitka 增加了商业版本，提供更高级的优化功能，例如LLVM后端支持和图形化界面工具（Nuitka-UI），进一步降低了使用门槛。
官网：Nuitka the Python Compiler Nuitka the Python Compiler （https://nuitka.net/）
安装
pip install nuitka除此之外，系统还需要安装整套的 C++ 编译工具链。以 Linux 为例：
sudo apt install build-essential patchelf代码示例
写一个简单的 hello.py 文件：
import sys def main(): print('Hello world!') if __name__ == '__main__': main() sys.exit(0)编译运行（大约需要3分钟）：
$ nuitka --onefile hello.py Nuitka-Options: Used command line options: --onefile hello.py Nuitka: Starting Python compilation with Nuitka '2.6.9' on Python (flavor Python Build Standalone), '3.12' commercial grade 'not Nuitka: installed'. Nuitka: Completed Python level compilation and optimization. Nuitka: Generating source code for C backend compiler. Nuitka: Running data composer tool for optimal constant value handling. Nuitka: Running C compilation via Scons. Nuitka-Scons: Backend C compiler: gcc (gcc 12). Nuitka-Scons: Backend C linking with 7 files (no progress information available for this stage). Nuitka-Scons:WARNING: You are not using ccache, re-compilation of identical code will be slower than necessary. Use your OS package Nuitka-Scons:WARNING: manager to install it. Nuitka-Postprocessing: Creating single file from dist folder, this may take a while. Nuitka-Onefile: Running bootstrap binary compilation via Scons. Nuitka-Scons: Onefile C compiler: gcc (gcc 12). Nuitka-Scons: Onefile C linking. Nuitka-Scons:WARNING: You are not using ccache, re-compilation of identical code will be slower than necessary. Use your OS package Nuitka-Scons:WARNING: manager to install it. Nuitka-Onefile: Using compression for onefile payload. Nuitka-Onefile: Onefile payload compression ratio (25.42%) size to . Nuitka-Onefile: Keeping onefile build directory 'hello.onefile-build'. Nuitka: Keeping dist folder 'hello.dist' for inspection, no need to use it. Nuitka: Keeping build directory 'hello.build'. Nuitka: Successfully created 'hello.bin'. $ ./hello.bin Hello world! 在 Linux 上，是生成 hello.bin 文件，大概有 11 MB。如果是在 Windows 上，则是生成 hello.exe 文件。
技术实现
查看上面编译后，得到的新增内容：
$ tree . ├── hello.bin ├── hello.build │ ├── build_definitions.h │ ├── __bytecode.const │ ├── __constants.bin │ ├── __constants.c │ ├── __constants.const │ ├── __constants_data.c │ ├── __constants_data.o │ ├── __constants.h │ ├── __constants.o │ ├── __constants.txt │ ├── __helpers.c │ ├── __helpers.h │ ├── __helpers.o │ ├── @link_input.txt │ ├── __loader.c │ ├── __loader.o │ ├── module.__main__.c │ ├── module.__main__.const │ ├── module.__main__.o │ ├── scons-debug.py │ ├── scons-debug.sh │ ├── scons-report.txt │ └── static_src │ ├── CompiledFunctionType.c -> /home/yanqd0/.cache/uv/archive-v0/EvJHHDXDJ8ypClEDwhByK/lib/python3.12/site-packages/nuitka/bu ild/static_src/CompiledFunctionType.c │ ├── CompiledFunctionType.o │ ├── MainProgram.c -> /home/yanqd0/.cache/uv/archive-v0/EvJHHDXDJ8ypClEDwhByK/lib/python3.12/site-packages/nuitka/build/stati c_src/MainProgram.c │ └── MainProgram.o ├── hello.dist │ ├── hello.bin │ └── libpython3.12.so.1.0 ├── hello.onefile-build │ ├── onefile_definitions.h │ ├── scons-debug.py │ ├── scons-debug.sh │ ├── scons-report.txt │ └── static_src │ ├── OnefileBootstrap.c -> /home/yanqd0/.cache/uv/archive-v0/EvJHHDXDJ8ypClEDwhByK/lib/python3.12/site-packages/nuitka/build/static_src/OnefileBootstrap.c │ └── OnefileBootstrap.o └── hello.py 5 directories, 36 files除了源文件 hello.py，以及最终产物 hello.bin 以外，其它都是过程文件。
Nuitka 的编译过程分为多个阶段：首先将Python代码解析为抽象语法树（AST），然后通过静态分析推断变量类型并优化控制流逻辑，最终生成等效的C++代码。生成的代码依赖libpython处理动态特性（如反射），再通过GCC或Clang编译为二进制文件。这一过程支持链接时优化（LTO）和多线程编译，显著提升了生成代码的执行效率。此外，Nuitka能自动打包依赖项，确保生成的可执行文件无需额外安装Python环境。
Nuitka的主要功能包括高性能二进制生成、单文件打包（–onefile）、跨平台编译（支持Windows、Linux、macOS及ARM架构）和代码混淆保护。实测显示，数学计算类任务的运行速度可提升20%-50%，而冷启动速度甚至可达原生Python的10倍。对于商业软件开发者，Nuitka能有效防止反编译，同时通过插件系统兼容Django、PySide等复杂框架。生成的独立可执行文件最小可压缩至7MB，适合嵌入式设备或轻量化部署。
商业开源
它有一个开源版本，还有一个商业化版本。
自 2011 年由 Kay Hayen 发起，采用 Apache 2.0 开源协议，支持 Python 2.6 至 3.13 版本，并兼容主流操作系统（Windows/Linux/macOS）。开源版本持续维护社区生态，提供基础编译能力和插件系统（如 PyQt、NumPy 支持），但缺乏高级代码保护和商业级技术支持。
商业化版本由原团队开发，针对企业需求扩展了专有功能。商业版引入 LLVM 后端优化、深度代码混淆（AES-256 加密）和反逆向工程保护，适用于金融算法、医疗数据等敏感场景。订阅制服务提供图形化工具 Nuitka-UI、跨平台签名支持（如 macOS 公证）和优先技术响应，年费模式覆盖中小型到大型企业客户。商业版还优化了编译流程，例如通过 –lto=yes 实现链接时优化，将大型项目编译时间缩短 30%-60%。
和 PyInstaller 比较
PyInstaller 是广泛使用的 Python 可执行文件打包工具，之前介绍过。（《PyInstaller：轻松打包Python应用，实现跨平台分发》）
以下从核心特性、性能、适用场景等多维度进行综合比较：
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对比项 |
Nuitka |
PyInstaller |
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设计目的 |
将 Python 代码编译为 C/C++，生成高效原生二进制文件，优化执行速度和安全性。 |
打包 Python 代码及依赖项为独立可执行文件，简化部署，无需编译。 |
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打包机制 |
通过编译为 C/C++ 代码并调用系统编译器生成二进制文件，支持静态分析和优化。 |
直接打包 Python 字节码（pyc）及依赖项到单一文件或目录，不编译代码。 |
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执行速度 |
编译后代码接近原生性能，启动速度更快（毫秒级优势），适合计算密集型任务。 |
依赖 Python 解释器执行，启动速度较慢，但单文件模式下解压耗时可能掩盖差异。 |
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安全性 |
编译为 C/C++ 代码，反编译难度极高，安全性强。 |
打包为 pyc 文件，可被反编译工具还原源码，需结合加密工具（如 Cython）提升安全性。 |
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跨平台性 |
支持 Windows/Linux/macOS，但需在目标平台本地编译生成对应可执行文件（无交叉编译）。 |
同上，但部分依赖（如 GLIBC 版本）可能导致跨系统兼容性问题（如旧 Linux 系统无法运行）。 |
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资源管理 |
需手动通过 –include-data-files 包含非代码资源，路径处理接近原生应用。 |
自动打包资源文件，需通过 –add-data 或 .spec 文件配置，运行时动态解压到临时目录。 |
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打包速度 |
编译过程耗时较长，尤其涉及大型第三方库时；可通过 –nofollow-imports 跳过库编译。 |
打包速度快，直接复制依赖文件，适合快速迭代。 |
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可执行文件大小 |
单文件模式下体积更小（依赖 C 编译优化），支持 zstandard 压缩。 |
单文件模式体积较大（包含完整 Python 运行时），但可通过 UPX 压缩。 |
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易用性 |
配置复杂，需安装 C 编译器（如 MinGW64）、处理动态导入警告，文档较少，社区支持有限。 |
简单易用，命令行参数直观，文档完善，社区活跃，适合新手快速上手。 |
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兼容性 |
支持 Python 2.6-2.7 和 3.3+，但对动态特性（如 exec、反射）需手动适配。 |
支持 Python 3.6+，兼容性更广，但对复杂依赖（如 PyTorch）可能需要额外配置。 |
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典型适用场景 |
高性能计算、代码保护需求高的企业应用、嵌入式系统。 |
小型项目快速打包、跨平台分发、调试便捷的 GUI 工具。 |
总结
Nuitka 广泛应用于金融分析、物联网边缘计算、商业软件交付等领域，尤其适合需要兼顾性能与代码安全性的场景。尽管大型项目的编译时间可能较长，但其持续的社区更新和商业化功能扩展（如对Python 3.13的支持）使其保持竞争力。
优点虽然突出，缺点其实也很明显——编译速度极其慢。这个时间，远大于 PyInstaller 这类工具。
未来，Nuitka 或将进一步优化编译速度，并增强对新兴硬件（如RISC-V）的支持，巩固其作为Python编译优化首选工具的地位。
后续还会介绍几个和 Nuitka、PyInstaller 类似的同类工具。
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