性能表现

由于 Python 语言自身原因，而 LibTakiyasha 又是纯 Python 实现，所以相较于同类项目，运行速度较慢。以下是针对常用操作做的一些性能测试结果：

操作	测试大小	Python 3.10.9 (CPython)	Python 3.8.12 (Pyston 2.3.5)	Python 3.9.16 (PyPy 7.3.11)
NCM 加密	36.8 MiB	4.159s	2.159s	1.366s
NCM 解密	36.8 MiB	4.393s	2.360s	1.480s
QMCv1 加密	36.8 MiB	3.841s	2.116s	1.594s
QMCv1 解密	36.8 MiB	3.813s	2.331s	1.406s
QMCv2 掩码加密	36.8 MiB	4.065s	2.201s	1.727s
QMCv2 掩码解密	36.8 MiB	3.990s	2.200s	1.848s
QMCv2 RC4 加密	36.8 MiB	12.820s	5.596s	2.717s
QMCv2 RC4 解密	36.8 MiB	12.588s	5.913s	2.552s
KGM 解密	64.4 MiB	49.014s	22.053s	8.376s
VPR 解密*	87.9 MiB	70.030s	32.252s	11.902s

* 根据此处，KGM 和 VPR 解密算法有更快的实现，但还未在 LibTakiyasha 中实现；这也是 LibTakiyasha 下一个版本的目标。

一般情况下，建议通过官方解释器实现（CPython）使用 LibTakiyasha。

如果你对速度有要求，可以考虑通过 PyPy/Pyston 解释器使用 LibTakiyasha，或者直接换用同类项目。