你是不是也经历过这种绝望：辛辛苦苦写完一个算法，本地跑得美滋滋，一上服务器处理大数据，那速度……简直比我奶奶走得还慢。然后老板就在旁边催：“小王啊，这进度条是不是卡住了？”

咱们都知道，Python 优雅是真优雅，但慢起来也是真要命。为了提速，大家各显神通，Cython、Numba、PyPy……这些神器估计你都听过甚至用过。但今天，我要给你挖一个“老古董”出来，一个可能被很多人遗忘，但在特定场景下强到离谱的家伙——Shedskin。

说实话，第一次看到它的性能数据时，我整个人都裂开了。这玩意儿，简直就是个披着 Python 外衣的 C++ 战士！

Shedskin是何方神圣？

简单粗暴地讲，Shedskin 不是一个编译器，也不是一个即时编译器（JIT），它是一个 “转译器”（Transpiler）。

啥意思呢？

• • PyPy 是换个解释器，让你整个 Python 环境跑得更快。
• • Numba 是个 JIT 编译器，在你运行的时候，把你代码里标记过的“热点函数”（比如科学计算部分）动态编译成机器码来加速。
• • Shedskin 呢？它更直接，它在运行之前，就把你的 .py 文件整个“翻译”成一个等效的 C++ 项目，然后你再把这个 C++ 项目编译成一个快到飞起的独立可执行文件（.exe）或者能被其他 Python 调用的扩展模块。

打个比方，这就好比你写了一篇中文小说（Python代码），Shedskin 不是找个同声传译在你朗读时实时翻译（像Numba），而是直接帮你把整本小说翻译成英文版（C++代码）并出版（编译成可执行文件）。读者直接看英文版，速度当然快啦！

这个项目其实挺老的，但至今仍在维护，就像一个隐居深山的老剑客，不出手则已，一出手便石破天惊。

快，到底有多快？直接上数据！

口说无凭，咱们直接上官方的性能对比。下面这个测试是计算一个超大范围内的素数（sieve 算法，n=100,000,000），这是个纯计算密集型的任务，最能体现差距。

不比不知道，一比吓一跳！

看到了吗？在这个纯计算场景下，Shedskin 的表现甚至超过了以高性能著称的 Numba！比咱们最常用的 CPython 3.10 快了 7 倍！官方宣称，在各种测试集里，它能带来 1-100 倍的性能提升，平均下来也有 20 倍左右。这是什么概念？原来要跑一天的任务，现在可能一个小时就搞定了。摸鱼的时间这不就来了吗？

（当然，这里得说句公道话，Numba 默认用的是 64 位整数，Shedskin 默认是 32 位，在都用 64 位的情况下，两者性能差不多。但即便如此，也足以证明 Shedskin 的强悍。）

天下没有免费的午餐：Shedskin的“脾气”

看到这儿你是不是已经摩拳擦掌，准备把手头的项目都用 Shedskin 跑一遍了？等等，哥们儿，先冷静！这位老剑客，脾气可是有点“古怪”的。

想让它帮你“翻译”代码，你得顺着它的毛捋：

1. 1. 它要求你的代码得“像”静态类型的。
   这可能是最重要的一条。Shedskin 会自动推断你代码里每个变量的类型。这就意味着，你不能“骚操作”。比如，你不能让一个变量 a 一会儿是整数，一会儿又变成字符串。

   # ✅ Shedskin 喜欢这样的
   a = 10
   a = a + 5
   
   # ❌ Shedskin 会直接罢工
   a = 10
   a = "hello" 

   说白了，它虽然接受纯 Python 语法，但内心希望你写得像 C++ 或 Java 那样，类型从一而终。

2. 2. 不是所有标准库都能用。
   因为它要把代码翻译成 C++，所以它需要“理解”你调用的每个库函数。目前，它支持大约 25 个常用模块，比如 random, re, math, os.path 等。但像 requests 这种复杂的第三方库，就别想了。
3. 3. 部分 Python 骚语法不支持。
   比如函数里再套一个函数（嵌套函数）、不固定数量的参数（*args, **kwargs）这类比较动态的特性，Shedskin 表示“看不懂，告辞”。它喜欢的是那种结构清晰、简单直接的代码。

所以，Shedskin 不是万金油。它最适合的场景是：计算密集、算法逻辑独立、不严重依赖复杂第三方库的纯 Python 脚本。比如：算法竞赛的解题代码、科学计算中的某个核心算法、小游戏、图像处理工具等。

上手体验：三步让你的代码“蜕皮”

说了这么多，用起来难吗？一点也不！

假设你有个 test.py 文件，想让它变快。

1. 1. 安装 Shedskin 和它的依赖（比如 Boehm GC 垃圾回收器，具体看官方文档）。
2. 2. 打开终端，敲命令：shedskin build test.py
3. 3. 运行生成的文件：

• • 在 Linux/Mac 上，你会得到一个 build/test 文件，直接 ./build/test 运行。
• • 在 Windows 上，你会得到 build\Release\test.exe，双击或者命令行运行就行。

就这么简单，你的 Python 代码就完成了“蜕皮”，变成了一个风驰电掣的本地程序。

我的心里话

Shedskin 在今天看来，绝对算是一个“小众”工具。但是，它的思路非常独特且暴力有效。当你手头有一个性能瓶颈明显的、逻辑相对独立的 Python 模块时，与其费尽心思去优化算法，或者用 C++ 重写，为什么不试试让 Shedskin 这个“自动翻译大师”来帮你呢？

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