python3.11.0性能提升十分恐怖！

时间：04-06来源：作者：点击数：

版本提升总结

Python 3.11中使用了全新的解释器技术，将代码的执行速度提高了10%。这是通过使用更快的字节码解释器和优化的内存管理来实现的。这意味着Python代码可以更快地运行，特别是在处理大型数据集时。

其次是语言特性的增强。Python 3.11引入了一些新的语言特性，包括结构模式匹配、类型特征、装饰器参数和类型注释。这些功能使得Python代码更加简洁、易于阅读和维护。例如，结构模式匹配可以使得代码更加清晰地处理复杂的数据结构。

另外，Python 3.11还引入了一些新的标准库模块，包括zoneinfo、graphlib和dataclasses。这些模块使得Python更加适合处理不同领域的任务，例如时区转换、图论算法和数据类定义。

最后，Python 3.11还改进了开发者体验。它增强了交互式解释器、调试器和测试框架，使得开发者可以更加高效地编写、测试和调试Python代码。例如，新的交互式解释器支持多行编辑和自动补全，使得开发者可以更加方便地探索Python语言特性。

Python 3.11相对于3.10有多项提升，包括性能提升、语言特性增强、标准库模块增加和开发者体验改进。这些提升使得Python成为一种更加强大、灵活和易于使用的编程语言。

Python 版本性能比较

最新发布的python3.11，历史版本python3.10,python3.9性能测试对比。

测试环境配置

硬件环境:

CPU: Intel® Xeon® Platinum 8175M

内存: 16G

CPU核心数2

软件环境:

python3.9 python3.10 ,采用 Ancocnda3创建的python环境, 由于python3.11暂时还不能在anaconda3中创建虚拟环境，所以下载了官方的tgz包并编译安装。

python测试版本一览

python3.11采用最新发布的 python3.11.0,解压之后并编译安装

python3.11.0终端如下

测试代码

测试采用蒙特卡罗计算Π的python源码，单例测试5次计算代码，取平均时间，用于计算性能。

x,y随机次数为1亿次

测试源码 test.py

import random
import time


def cal_Pi():
    N = 10000 * 10000
    k = 0
    start_time = time.time()
    for i in range(N):
        x, y = random.random(), random.random()
        dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5)
        if dist <= 1.0:
            k += 1
    pi = 4 * (k / N)
    end_time = time.time()
    print("time cost: ", end_time - start_time)
    return end_time - start_time

if __name__ == "__main__":
    total_time = 0
    for i in range(5):
        t = cal_Pi()
        total_time += t
        print("第{}次运行时间：{}".format(i + 1, t))
    avg_time = total_time / 5
    print("测试的平均时间为：{:.2f}s".format(avg_time))