我一直在试图理解为什么在某些情况下与Python 2相比Python 3实际上要花费很多时间，以下是我从python 3.4到python 2.7进行验证的几种情况。
注意：我已经经历了一些问题，例如，为什么Python3中没有xrange函数？并在python3比python2慢得多环路和比同一代码在Python3慢Python2，但我觉得我没有得到这背后问题的实际原因。
我已经尝试了这段代码来展示它是如何发挥作用的：
MAX_NUM = 3*10**7
# This is to make compatible with py3.4.
try:
xrange
except:
xrange = range
def foo():
i = MAX_NUM
while i> 0:
i -= 1
def foo_for():
for i in xrange(MAX_NUM):
pass
当我尝试使用py3.4和py2.7运行该程序时，得到的结果如下。
注意：这些统计信息来自64 bit带有2.6Ghz处理器的计算机，并使用time.time()单循环计算时间。
Output : Python 3.4
-----------------
2.6392083168029785
0.9724123477935791
Output: Python 2.7
------------------
1.5131521225
0.475143909454
我真的不认为适用于出现了变化while或xrange从2.7到3.4，我知道range已经开始作为对xrange在py3.4但文件说，
range()现在的行为就像以前一样xrange()，只是它可以使用任意大小的值。后者不再存在。
这意味着从xrange到的更改range非常类似于名称更改，但是使用任意值。
我也验证了反汇编的字节码。
以下是该函数的反汇编字节码foo()：
Python 3.4:
---------------
13 0 LOAD_GLOBAL 0 (MAX_NUM)
3 STORE_FAST 0 (i)
14 6 SETUP_LOOP 26 (to 35)
>> 9 LOAD_FAST 0 (i)
12 LOAD_CONST 1 (0)
15 COMPARE_OP 4 (>)
18 POP_JUMP_IF_FALSE 34
15 21 LOAD_FAST 0 (i)
24 LOAD_CONST 2 (1)
27 INPLACE_SUBTRACT
28 STORE_FAST 0 (i)
31 JUMP_ABSOLUTE 9
>> 34 POP_BLOCK
>> 35 LOAD_CONST 0 (None)
38 RETURN_VALUE
python 2.7
-------------
13 0 LOAD_GLOBAL 0 (MAX_NUM)
3 STORE_FAST 0 (i)
14 6 SETUP_LOOP 26 (to 35)
>> 9 LOAD_FAST 0 (i)
12 LOAD_CONST 1 (0)
15 COMPARE_OP 4 (>)
18 POP_JUMP_IF_FALSE 34
15 21 LOAD_FAST 0 (i)
24 LOAD_CONST 2 (1)
27 INPLACE_SUBTRACT
28 STORE_FAST 0 (i)
31 JUMP_ABSOLUTE 9
>> 34 POP_BLOCK
>> 35 LOAD_CONST 0 (None)
38 RETURN_VALUE
下面是该函数的反汇编字节码foo_for()：
Python: 3.4
19 0 SETUP_LOOP 20 (to 23)
3 LOAD_GLOBAL 0 (xrange)
6 LOAD_GLOBAL 1 (MAX_NUM)
9 CALL_FUNCTION 1 (1 positional, 0 keyword pair)
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 6 (to 22)
16 STORE_FAST 0 (i)
20 19 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 22 POP_BLOCK
>> 23 LOAD_CONST 0 (None)
26 RETURN_VALUE
Python: 2.7
-------------
19 0 SETUP_LOOP 20 (to 23)
3 LOAD_GLOBAL 0 (xrange)
6 LOAD_GLOBAL 1 (MAX_NUM)
9 CALL_FUNCTION 1
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 6 (to 22)
16 STORE_FAST 0 (i)
20 19 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 22 POP_BLOCK
>> 23 LOAD_CONST 0 (None)
26 RETURN_VALUE
如果我们比较两个字节码，它们将产生相同的反汇编字节码。
现在，我想知道从2.7到3.4的什么变化实际上导致给定代码段中执行时间的巨大变化。
不同之处在于int类型的实现。蟒3.X使用任意大小的整数类型（long在2.X）排他地，而在Python x为值高达sys.maxint更简单的int类型被用于使用一个简单的C long引擎盖下。
将循环限制为long整数后，Python 3.x会更快：
>>> from timeit import timeit
>>> MAX_NUM = 3*10**3
>>> def bar():
... i = MAX_NUM + sys.maxsize
... while i > sys.maxsize:
... i -= 1
...
Python 2：
>>> timeit(bar, number=10000)
5.704327821731567
Python 3：
>>> timeit(bar, number=10000)
3.7299320790334605
我用sys.maxsize作为sys.maxint从Python 3的下降，但整数值基本相同。
因此，Python 2中的速度差异仅限于第一个（2 ** 63）-64位为1整数，（2 ** 31）-32位系统为1整数。
由于您无法在Python 2上使用该long类型xrange()，因此我没有对该函数进行比较。
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