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PyPy是一個虛擬機項目，主要分為兩部分：一個Python的實現和 一個編譯器
PyPy的第一部分: 用Python實現的Python
其實這么說并不準確，準確得說應該是用rPython實現的Python，rPython是Python的一個子集，雖然rPython不是完整的Python，但用rPython寫的這個Python實現卻是可以解釋完整的Python語言。
PyPy的第二部分：編譯器
這是一個編譯rPython的編譯器，或者說這個編譯器有一個rPython的前端，目前也只有這么一個前端，不過它的后端卻是不少，也就是說這個編譯器支持許多的目標語言，比較重要的有：C，CIL，JavaScript...
第一部分看成pypy(1)第二部分看成pypy(2)
為什么你在同一層面下同時需要這兩者？你可以這樣想一下：PyPy(1)是一個用RPython寫的解釋器，因此它能加載用戶的Python代碼并將它編譯成字節碼。但是這個用RPython寫的解釋器本身要能運行，就必須要被另外一個Python實現去解釋。我們可以直接用CPython去.運行這個解釋器。但是這個還不夠快取而代之，我們使用了PyPy(2)去編譯這個PyPy的解釋器，生成其他平臺（比如C,JVM或CLI）代碼在我們的機器上運行，并且還加入了JIT特性。JIT能夠把字節碼轉換成機器語言，pypy之所以快，是因為它整合了JIT跟蹤技術的優化編譯器。
pypy性能測試
Cpython2.7.6，pyston0.2，pypy2.2.1的性能對比，使用的是pyston源代碼目錄下的minibenchmarks和microbenchmarks中
的python代碼來跑，對比結果如下表所示
|
|
Cpython2.7.6 |
pyston0.2 |
|
|
microbenchmarks |
|
|
|
|
attribute_lookup.py |
258.544s |
200.387s |
2.667s |
|
attrs.py |
0.622s |
1.658s |
0.086s |
|
closures.py |
0.485s |
6.658s |
0.058s |
|
empty_loop.py |
3.532s |
19.248s |
0.248s |
|
fib2.py |
3.375s |
0.669s |
0.804s |
|
fib.py |
3.696s |
0.636s |
0.864s |
|
function_calls.py |
5.283s |
0.878s |
0.303s |
|
gcj_2014_2_b.py |
1.527s |
45.803s |
0.276s |
|
gcj_2014_3_b.py |
0.022s |
0.174s |
0.069s |
|
iteration.py |
0.185s |
1.242s |
0.062s |
|
lcg.py |
2.910s |
9.097s |
0.235s |
|
listcomp_bench.py |
10.132s |
56.170s |
1.379s |
|
nested.py |
0.368s |
6.828s |
0.057s |
|
polymorphism.py |
4.358s |
4.390s |
14.260s |
|
prime_summing.py |
20.197s |
43.779s |
1.250s |
|
pydigits.py |
0.034s |
Failed |
0.039s |
|
repatching.py |
0.475s |
0.384s |
0.061s |
|
simple_sum.py |
0.075s |
0.578s |
0.040s |
|
sort.py |
2.216s |
4.587s |
0.135s |
|
thread_contention.py |
6.486s |
8.133s |
0.240s |
|
thread_uncontended.py |
1.324s |
5.823s |
0.238s |
|
unwinding.py |
1.082s |
93.180s |
4.481s |
|
vecf_add.py |
9.890s |
Failed |
0.059s |
|
vecf_dot.py |
4.944s |
8.434s |
0.062s |
|
|
|
|
|
|
minibenchmarks |
|
|
|
|
allgroup.py |
0.836s |
Failed |
18.804s |
|
chaos.py |
26.268s |
Failed |
1.392s |
|
fannkuch_med.py |
0.990s |
1.898s |
0.325s |
|
fannkuch.py |
10.952s |
20.834s |
2.057s |
|
Go.py |
53.787s |
Failed |
33.638s |
|
interp2.py |
5.521s |
10.124s |
0.701s |
|
interp.py |
10.863s |
5.035s |
0.563s |
|
nbody_med.py |
3.132s |
6.642s |
0.601s |
|
nbody.py |
12.677s |
25.540s |
1.470s |
|
nq.py |
29.879s |
Failed |
44.418s |
|
raytrace.py |
11.608s |
Failed |
1.228s |
|
spectral_norm.py: |
14.388s |
118.309s |
1.333s |
pypy編譯除了有顏色背景的數據，其它測試結果基本都是最快的，其中15個程序代碼測試結果所花時間不到Cpython的十分之一
pypy的缺陷
可以看出pypy實現python有很大的優勢，但是目前來說很多公司的python項目仍然沒有采用pypy來實現，原因是
pypy有一個缺陷：C擴展性弱，簡單理解就是python程序中如果混合了C/C++代碼，調用了C/C++的庫，就會導pypy
不支持或者pypy運行速度變慢很多。而現在很多項目都是采用C/C++/Python混合編程。
但是pypy也有自己的兼容C/C++的方法(但是沒有完全解決擴展性弱的問題），pypy有ctypes和cffi兩種方式來
進行C擴展，以下是一些簡單程序實驗：
用ctypes的方式實現C++，python混合編程，先寫一個.cpp然后在python文件中調用它，最后用Cpython，和pypy分別編譯執行都可以跑,說明ctypes是支持C++擴展的
這次用pypy跑的速度就要Cpython不少了
總結
以上就是本文關于聊聊Python中的pypy的全部內容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續參閱本站其他相關專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支持！
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