Pylir :让你的 Python 跑得像 C++ 一样快,避免写程序快跑程序慢的尴尬

什么是 Pylir？你可能写过 Python 脚本，然后总是被“解释器启动慢”、“运行速度不够快”拖后腿。Pylir 就是为了解决这些痛点而生的。Pylir 是一个面向 Python 的 Ahead-Of-Time 编译器，用 C++17 从零打造，深入 MLIR 和 LLVM，想把你写的 .py 直接编译成原生可执行文件 (.exe 或 ELF)，而且还要尽可能地贴合 Python 语义和性能预期。

它解决了哪些痛点？

• • 启动慢：告别 Python 解释器逐行加载，直接生成二进制，秒级启动更自然。
• • 运行慢：借助 MLIR 优化和 LLVM 后端，核心热路径能打到接近 C++ 的速度。
• • 部署烦：不再担心目标机器有没有正确的 Python 环境，一份可执行文件，直接丢给运维跑。
• • 兼容性纠结：Pylir 致力于高语言兼容度，当前对 Python 3.9 的语法支持已经相当完整，内置 exception 和 GC 支持。

代码实战咖啡小例卧槽，真的超简单。假设你有个 hello.py：

# hello.pyimport timedeffib(n):if n <2:return nreturn fib(n-1)+ fib(n-2)if __name__ =="__main__":    start = time.time()print(fib(30))print("耗时：", time.time()- start)

只要一条命令，就能变可执行：

pylir hello.py -O3# 生成可执行文件：hello（Windows 下是 hello.exe）

接着，你可以直接：

./hello# 输出 832040# 耗时： 0.012s   # 速度比 CPython 快不少

你看，是不是爽？

Pylir 的亮点和槽点

深入源码一瞥Pylir 仓库里大致长这样：

src/├─CodeGen# 前端 AST→MLIR├─Lexer# Python 分词器├─Parser# Python 解析器├─Optimizer# MLIR 优化 Pass├─ LLVM       # 自定义 LLVM 插件（GC Statepoints）├─Runtime# 运行时，Exception & GC 支撑└─Main# 编译器驱动入口

如果你想直接修改编译器，搞个自定义优化，切到 src/Optimizer 就能开干。

使用 & 构建

1. 1. 确保你有 C++17 编译器、cmake，以及 MLIR/LLVM/LLD。
2. 2. 克隆仓库，cd 进去：

   git clone https://github.com/Pylir/Pylir.gitcdPylir

3. 3. 指定 LLVM 安装路径：

   export CMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/llvmmkdir build &&cd buildcmake ..make -j4

4. 4. 成功后，pylir 二进制会在 build/ 目录里。

如果要编译自己的脚本，直接：

/path/to/pylir ../your_script.py -O3 -o myapp

总结一句话Pylir 把 Python 从“解释即运算”挪到“编译即执行”，让脚本语言也能拿到原生速度，而且部署更简单。如果你对性能有追求，又舍不得丢掉 Python 的灵活，Pylir 值得一试。

项目地址：https/github.com/Pylir/Pylir