Python 3.14性能表现 - Python 3.14在单线程斐波那契数列计算测试中，相比3.13版本性能提升约27% [22] - 在单线程冒泡排序测试中，Python 3.14是所有CPython版本中最快的，但相比斐波那契测试，其与旧版本的性能差距较小，例如3.11版本的速度约为3.14的91% [37] - Python 3.11被视作性能分水岭，从该版本开始Python性能从“非常慢”进入“没那么慢”的阶段 [23] 不同解释器模式对比 - 自由线程解释器在CPU密集型多线程应用中表现优异，在Python 3.14中，其多线程斐波那契测试速度比标准解释器快约3.09倍，多线程冒泡排序测试快约2倍 [51][58] - JIT解释器在当前测试中未带来显著性能提升，在递归函数测试中甚至无法很好优化，表明其仍处于早期发展阶段 [32][42] - 自由线程模式对于不受GIL限制的代码速度仍略慢于标准解释器，例如在单线程测试中，3.14自由线程模式速度约为标准解释器的91% [32] 跨语言及替代实现性能 - Pypy 3.11表现惊人，在单线程斐波那契测试中速度是Python 3.14的4.93倍，在单线程冒泡排序测试中速度是18.14倍 [23][37] - Rust 1.90展现出极高性能，在单线程斐波那契测试中速度是Python 3.14的69.82倍，在单线程冒泡排序测试中是36.15倍 [17][34] - Node.js 24在单线程斐波那契测试中速度是Python 3.14的4.88倍，在单线程冒泡排序测试中是6.64倍 [17][34] 测试方法论与局限性 - 测试采用纯Python代码环境，刻意避免第三方C扩展，以更清晰观察解释器本身性能变化，但这与真实混合编程环境存在差异 [3][6][7] - 基准测试框架让每个测试函数重复运行三次并取平均值作为最终成绩 [13] - 测试选用递归实现和迭代实现两种风格的代码，以全面反映解释器在不同类型代码下的运行特性 [12]