Какие есть альтернативы стандартной библиотеке Python для оптимизации работы на Linux?

Некоторые альтернативы стандартной библиотеке Python для оптимизации работы на Linux:

• PyPy. arenda-server.cloud blog.skillfactory.ru Альтернативный интерпретатор Python, который использует JIT-компиляцию. arenda-server.cloud blog.skillfactory.ru Часто исполняемые участки кода компилируются в машинный код на лету, что даёт ускорение в 2–10 раз, особенно на долгоживущих процессах. arenda-server.cloud
• Cython. arenda-server.cloud blog.skillfactory.ru Надмножество языка Python, которое позволяет писать код, похожий на Python, но при этом добавлять элементы языка C. blog.skillfactory.ru Код на Cython затем компилируется в чистый C-код, который, в свою очередь, компилируется в машинный код. blog.skillfactory.ru
• Numba. arenda-server.cloud blog.skillfactory.ru JIT-компилятор для научных вычислений, но работает только с ограниченным подмножеством Python. arenda-server.cloud
• GraalPython. arenda-server.cloud Экспериментальная реализация Python на JVM. arenda-server.cloud
• C++ (с обёртками типа pybind11 или CFFI). blog.skillfactory.ru Написание критически важных частей кода полностью на C++ и создание «обёрток», чтобы вызывать их из Python. blog.skillfactory.ru
• Nuitka. uproger.com Компилирует весь Python-скрипт в C++ код и затем в exe, давая ускорение на уровне всего приложения, но не обеспечивая кратный рост производительности критичных участков. uproger.com
• MyPyC. uproger.com Компилирует типизированный Python (аннотации typing) в С для ускорения. uproger.com
• Pythran. uproger.com Компилятор для векторных вычислений (особенно интеграция с NumPy). uproger.com