保存Python VM生成的机器码复用，运行速度能否和C++等编译语言持平？

1. 保存复用Python VM生成的机器码，是否等同于C/C++的编译流程？ #

答案是否定的，二者存在本质差异：

• 首先你的基础认知存在小偏差：默认的官方CPython解释器并不会把字节码转为机器码执行，它是直接逐行解释执行字节码的，你说的转机器码的场景仅存在于带JIT的Python实现（比如PyPy）中。
• 就算你使用带JIT的Python实现，将JIT生成的机器码存储复用，也和C/C++的提前编译（AOT）流程完全不同：
  • C/C++编译生成的机器码是基本自包含的（仅依赖动态链接的系统/第三方库），可以直接在操作系统上运行，不需要额外的运行时环境介入。
  • Python JIT生成的机器码严重绑定当前Python虚拟机的运行时环境：包括Python对象的内存布局、垃圾回收逻辑、动态类型检查的兜底逻辑、内置模块/函数的调用入口等，脱离了对应VM这些机器码根本无法运行，不是独立的可执行程序。

2. Python生成的机器码能不能和C/C++的机器码运行速度一样快？ #

绝大多数场景下做不到，仅少数极度受限的场景可以接近：

• 你提到的「机器码本身没有语言属性，CPU不关心其来源」这个逻辑是完全成立的，但问题是Python JIT生成的机器码和C/C++编译器生成的机器码内容存在巨大差异：
  • C/C++是静态类型语言，编译期就可以确定所有变量的类型、内存分配规则、函数调用地址，生成的机器码没有多余的动态检查、类型判断逻辑，是完全贴合计算需求的精简指令。
  • 哪怕JIT把Python代码编译成机器码，也必须兼容Python的动态特性：比如变量类型随时可能变更，需要加类型检查的兜底逻辑；所有对象都是堆上分配的PyObject结构体，需要处理引用计数、GC标记；属性、方法调用要走动态查找流程，不能像C/C++一样直接使用固定地址调用。这些额外逻辑就算编译成机器码，也会带来大量性能开销。
• 只有当JIT可以通过类型推导确定某段代码的所有变量类型、没有调用动态特性、可以完全消掉所有VM相关额外开销时，生成的机器码才能和C/C++的性能接近，比如PyPy处理纯数值计算的循环时就可以达到这个效果。
• 还有一个容易被忽略的差距：C/C++的编译器（比如GCC、Clang）有几十年的优化积累，支持O0到O3不同等级的大量静态优化、链路时优化，Python JIT的优化深度和广度远比不上这些成熟的AOT编译器，生成的机器码本身的优化程度也存在差距。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2379740