JIT编译仅对纯Python实现、无C扩展调用、循环密集且调用频繁的顶层函数生效；需用-X jit启动并配合日志确认“compiled”输出，否则未生效。
数值计算函数必须是纯Python实现
JIT只对完全由Python代码构成的热点函数生效，一旦函数内部调用numpy、math.sin或任何C扩展，JIT编译器就无法介入。比如compute_sum里用range(n)和+=是安全的，但换成np.arange(n).sum()就直接绕过JIT。
- 避免在循环体内调用内置C函数（如
len()、max()）——改用预计算或移出循环 - 不要在被优化函数中使用
print()、logging等I/O操作，它们会打断热点判定 - 列表推导式和生成器表达式通常不被识别为热点，显式
for循环更可靠
循环体要足够“重”且调用频繁
JIT不是一运行就编译，它依赖执行频率阈值触发。一个只调用一次、哪怕循环1000万次的函数，大概率不会被编译；而一个被调用50次、每次循环10万次的函数，更容易命中热点。
- 确保函数被反复调用，比如放在主循环或递归入口处
- 单次循环次数建议≥1e5，太小的
range(100)几乎不会触发编译 - 避免在函数内做条件分支跳转（如
if x > 0:），分支越多，JIT分析越保守
-X jit启动参数比PYTHONJIT=1更可靠
环境变量PYTHONJIT=1在部分构建版本中已被弃用，官方推荐统一使用解释器选项。而且-X jit可叠加调试开关，便于验证是否真正生效。
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- 启用并查看编译日志：
python -X jit -X jit-log-level=INFO script.py - 输出含
jit: compiled function compute_sum才表示成功编译 - 若只看到
jit: not compiling (not hot enough)，说明执行频次或循环体复杂度未达标
别指望JIT自动优化嵌套或高阶函数
JIT目前只跟踪顶层函数调用链，对map()、functools.reduce()、闭包内定义的函数基本无感知。它本质上是个“扁平化”优化器，只认直白的def函数+线性循环结构。
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- 把逻辑拆到独立顶层函数中，而不是写成
lambda或嵌套def - 避免
eval()、exec()、动态getattr()——这些会让字节码不可预测，JIT直接放弃 - 类型尽量稳定：同一变量别一会儿是
int一会儿是float，否则JIT可能退回到保守解释模式
-X jit-log-level=INFO看日志，没输出“compiled”就等于没生效——这点最容易被忽略。 
