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我们提到Python的时候，经常指CPython。 也就是说，是用c语言实现的Python。 这就是PyPy发挥作用的地方。 说实话，Python很慢，但是用Python ()写的Python在运行时比CPython运行速度快4.4倍。 这是如何实现的呢？

正如Python的父亲rrdcc (唠叨的朋友van Rossum )所说：“如果想让代码执行得更快，就应该使用PyPy。”

第一次使用PyPy的程序员竞争力很强。 即使花很多时间在Python上创建解决方案，最后也会失败，但在PyPy上运行相同的代码可能会成功。 这是为什么？

不同的方法

Python是说明语言，CPython逐行读取和执行源代码。 包括JavaScript在内的说明语言有很多优点。

容易写

元编程能力强

编译不会失败

当然，也有一些缺点：

分析源代码时，性能消耗很大

编译不会失败

可以看到，好处和坏处包括“不会编译失败”。 虽然这可能基于各种行为，如原型设计和生产，但我倾向于将其视为缺点。 另一方面，PyPy有点不同。 它实现了跟踪即时(JIT )编译，而不是纯粹的解释器。

实时编译

实时编译介于解释和传统的预编译之间。 编译器不执行源代码本身，而是生成可以立即执行的低级指令集(通常是程序集)。

这幅插图有助于理解它的区别。 在编译语言(c、c、Rust )中，编译阶段严格按照开发环境进行划分。 生成可执行的二进制文件并将其发送到生产环境。

说明语言中，源代码(*后为hello JS )全部压在生产环境中，由解释程序执行。 虽然即时编译语言也携带源代码(或字节代码，如Java和C# )，但它不是逐行解释的，而是编译为普通的编译语言并被执行。

一种方法并不比另一种方法好，每个用例都根据自己的需要指定正确的选择。 但是，如果性能非常重要，并且使用Python解释器时感觉很舒适，请选择PyPy。

跟踪实时编译

与编译和解释一样，实现实时编译也有不同的方法。 传统方法是方法/函数作用域。 当代码调用函数时，即时编译器将检索其源代码，编译它，并提供可执行的二进制文件。 另一方面，PyPy的采用方法略有不同。 这取决于Python的特性和用例。

PyPy的编译器不是每个方法调用的，而是计算循环。 这是最有意义的，因为Python在数据科学、机器学习、高级算法和数据结构中广泛使用。 简单地说，PyPy是Python上面的优化层。

PyPy并不像所理解的那样严格处理循环。 除了常规的for和while结构外，PyPy还会在检测到编译工作有价值时优化任何代码块。

缺点

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当然，PyPy也有缺点。 即使要大幅提高性能，也需要知道以下几点。

不支持所有的Python。 虽然支持大多数代码，但是它处理底层CPython实现的细节，或者如果有Cython绑定，它就不起作用。

回顾未来。 目前的PyPy版本是3.4，但Python目前稳定在3.8，而回溯法是Python开发者擅长的技术。

优化是好事，但不是写坏代码的借口。 如果不能读代码，PyPy怎么能理解呢？

全局解释器锁定仍然存在。 执行负载较重的多线程操作时，请选择其他实现方法。

和任何工具一样，在采用之前必须考虑所有细节。 但是，下次登录Codeforces接受挑战时，请尝试PyPy。 o(n^3)错误代码有可能通过，但在纯粹的Python中只有o ) O(n log n )通过。

源代码

本文不包含CPython和PyPy源代码，但这些文件是用cpython(c代码)和PyPy代码)实现阶乘函数的。

电脑：

359 Github.com/python/cpython/blob /主/模块/匹配模块. c

PyPy :

359 Github.com/Mozilla ZG/Pypy/Blob/50D6BF 76E F1F 93 c 234 AB 42D 3B 974 B 9665 D6/PyPY /模块/匹配. 1

其他实施

除了CPython和PyPy之外，还有其他值得注意的Python实现：

堆叠式电脑。 与Python相同，但没有全局解释器的锁定。 用于《星战前夜》游戏的后端。

IronPython是在NET上实现的Python语言，为Python和c#代码提供非常简单的交互操作。

JPython也一样，但是有Java。

使用PyPy体验一下代码加速度吧！

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