python code .exe 執行速度會比 .py 快嗎？

 

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❓ .exe 執行速度會比 .py 快嗎？

🔍 簡短答案：

❌ 大部分情況下不會更快，甚至 有時會慢一點。

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🔬 為什麼？深入分析：

1️⃣ .exe 還是執行 Python Bytecode（不是原生機器碼）

即使你用 pyinstaller、cx_Freeze 等工具打包 .py → .exe，

• .exe 裡其實是包含：

  • Python 解譯器（如 python39.dll）

  • 你原始的 .pyc 或 .py 檔案

• 本質上 仍然是由 Python 虛擬機器去執行位元組碼

🚫 所以它並沒有像 C/C++ 編譯成 native code 那樣的效能提升。

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2️⃣ 有些情況會變慢

✅ .py

• 直接用現有的 Python 解譯器執行

• 不需要解壓縮內嵌的檔案

❌ .exe

• 開始執行時，會花時間：

  • 解壓縮 embedded modules

  • 初始化 Python runtime

  • 掃描 runtime dependencies

🔍 所以執行前的「啟動時間」可能 稍微變慢，尤其是第一次開啟時。

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🧪 速度測試範例

以下是常見的測試結果（根據社群與實測）：

測試內容	.py	.exe (pyinstaller -F)
小程式啟動速度	0.1 秒	0.5 ~ 1.5 秒
算法邏輯執行	幾乎相同	幾乎相同
GUI 初始化	差不多	差不多

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🚀 什麼情況才會變快？

✅ 使用 Nuitka 或 Cython 這類工具

這類工具會把 .py 編譯成 C 語言，再編譯成 native .exe，速度才會真正提升！

bash
# Nuitka 範例
nuitka --standalone your_script.py

效能最多可提升 1.5x～5x（依照演算法密集程度）

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📦 小結整理

問題	答案
.exe 比 .py 快嗎？	❌ 多數情況下不會更快，只是打包整合方便
有什麼優點？	✅ 可免安裝 Python、隱藏程式碼、方便部署
什麼才會真的變快？	✅ 使用 Nuitka、Cython 編譯成 C 再轉 native code
打包後會慢嗎？	❗ 啟動初期可能略慢，但主程式效能一致

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如果你有高效能需求（例如數值模擬、AI 推論、影像處理），可以轉用：

• 👉 Cython 加速模組

• 👉 Nuitka 完整 native 打包

• 👉 Numba JIT 加速