Python 3.15 实测：整体快 1.45 倍，编码场景冲到 56 倍——但有些场景反而变慢
由
内推小冬
·
测了什么
波兰性能测试作者 Lewoniewski 发布了 Python 3.14.8 对 3.15.0 的实测对比：两台机器——AMD Ryzen 7000 系与 Intel 13 代 Core（桌面/笔记本/迷你主机形态），统一跑 Windows 11 + 64 位官方构建，测试框架是 pyperformance 1.14.0 + pyperf 2.10.0，测试集分别为 122 项（AMD）与 118 项（Intel）。
结果：整体 1.45 倍，但被六个”怪物”拉高的
两个平台的几何平均加速都落在约 1.451×——作者特意说明这不是巧合：精确值是 1.4514×（AMD）与 1.4513×（Intel），四舍五入才相同。他也强调：这个数不代表每个应用都会受益，也不代表哪家 CPU 厂商占优。
拆开看更实在：
最大赢家是编码类：Ascii85、Base32、Base85 这几个基准贡献了绝大部分涨幅——ascii85_large 单项快了 56.8 倍（828.8ms→14.58ms），ascii85_small 快了 33.7 倍；编码类真正的单项最大是 base32_large，Intel 平台 142.3 倍、AMD 平台 134.7 倍。
剔除这 6 个异常项后，整体提升约 1.20×——这才是日常负载更接近的真实收益。
变慢项：若干 Base16 与正则表达式基准在 3.15 上更慢。
常规项：2to3 快 11%（277.1ms→247.6ms），异步类普遍小幅提升。
小夏点评
标题写 1.45 倍没问题，但那是被编码类 56 倍怪物拉起来的几何平均——作者自己给出的”剔除异常值”版本是 1.20 倍，这才是升级决策该看的数。
测试环境是 Windows 11 + 消费级双平台，pyperformance 官方框架，样本量 118-122 项，方向性可信；单项波动大，Base16/正则出现倒退说明收益高度依赖负载类型。
给中国 IT 运维/开发：编码/序列化/日志密集的链路（网关、ETL、API 序列化）升 3.15 收益真实；正则热路径（校验、路由匹配）先跑回归再升——作者的数据里正则单项基准出现倒退（regex_effbot 双平台、regex_dna 在 AMD），组级只是基本持平。
参考来源
en.lewoniewski.info: Python 3.14 vs Python 3.15 – performance testing（2026-10-11）
标签： pyperformancePythonPython 3.15基准测试性能优化
您可能还喜欢...
