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注意：标题是故意挑衅的（让你点击它并想要对问题进行近距离投票），我不想看起来全神贯注。

我一直在阅读和听到越来越多的有关PyPy的信息。它就像一个线性图。

  • 为什么 PyPy 如此特别？据我所知，用语言本身编写的动态语言的实现并不罕见，或者我没有得到什么？

  • 有些人甚至将 PyPy 称为 [python] 的“未来”，或者在这个实现中看到了某种深层次的潜力。这究竟是什么意思？

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谈论 PyPy 项目时要注意的一件好事是，它实际上旨在提供两个可交付成果：首先是JIT 编译器生成器。是的，生成器，这意味着他们正在实现一个框架，用于编写高度动态的编程语言（例如 Python）的实现。第二个是对这个框架的实际测试，是PyPy Python 解释器实现。

现在，为什么 PyPy 如此特别有多个答案：项目开发从 2004 年开始，从研究项目开始而不是从公司开始，在 Python 中重新实现 Python，在 Python 中实现 JIT 编译器，并且可以翻译 RPython（Python 代码框架有一些限制，以便能够将该代码转换为 C) 编译的二进制文件。

当前版本的 PyPy与 CPython 2.5 版本 99% 兼容，并且可以运行 Django、Twisted 和许多其他 Python 程序。过去存在无法运行现有 CPython C 扩展的限制，但 PyPy 中的 cpyext 模块也解决了这个问题。C API 兼容性是可能的，并且在某种程度上已经实现。JIT 也很真实，看这个 pystone 比较。

使用 CPython：

Python 2.5.5 (r255:77872, Apr 21 2010, 08:44:16) 
[GCC 4.4.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from test import pystone
>>> pystone.main(1000000)
Pystone(1.1) time for 1000000 passes = 12.28
This machine benchmarks at 81433.2 pystones/second

使用 PyPy：

Python 2.5.2 (75632, Jun 28 2010, 14:03:25)
[PyPy 1.3.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
And now for something completely different: ``A radioactive cat has 18
half-lives.''
>>>> from test import pystone
>>>> pystone.main(1000000)
Pystone(1.1) time for 1000000 passes = 1.50009
This machine benchmarks at 666625 pystones/second

因此，只需在某些计算上使用 PyPy，您就可以获得近10 倍的加速！

因此，随着 PyPy 项目逐渐成熟并提供一些优势，它吸引了试图解决代码中速度问题的人们的更多兴趣。PyPy 的替代方案是 unladden Swallow（一个 Google 项目），旨在通过使用 LLVM 的 JIT 功能来加速 CPython 的实现，但 unladden Swallow 的进展缓慢，因为开发人员需要处理 LLVM 中的错误。

所以，总而言之，我猜 PyPy 被认为是 Python 的未来，因为它将语言规范与 VM 实现分离。中引入的功能，例如。stackless Python，然后可以在 PyPy 中实现，只需要很少的额外努力，因为它只是改变语言规范并且您保持共享代码相同。更少的代码，更少的错误，更少的合并，更少的努力。

例如，通过在 RPython 中编写一个新的 bash shell 实现，您可以免费获得一个 JIT 编译器并加速许多 linux shell 脚本，而无需实际学习任何重要的 JIT 知识。

于 2010-07-24T15:23:27.213 回答
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让我们这样看...假设您想实现自己的动态语言，并且想让它变得更快。你有两个选择：hard way 和 pypy。

困难的方法是用 c 编写解释器，然后在 c 中手动实现 jit，方法是使用非常复杂的技术，例如方法 jit、线程 jit、跟踪 jit、多态内联缓存、循环不变运动等等等等……花了几年的时间来调整它，如果你坚持不懈并且不放弃，你最终可能会得到一个快速的动态语言实现。

或者，您可以使用 pypy 框架。这意味着，用 python 而不是 c 编写你的解释器（实际上，它将是 rpython，一个可以编译为 c 的更有限的 python 子集）。一旦你编写了解释器，pypy 会自动免费生成一个 jit。你基本上完成了。

听起来不错吧？

于 2010-12-09T05:58:35.397 回答
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PyPy 的一个很酷的地方（除了速度快并且用 RPython（Python 语言的一个子集）编写，基本上是自举的，它可以为你用 PyPy 编写的任何程序提供一个自动创建的 JIT （即时编译器）：这个使其成为快速实现您自己的语言并使其相当快的理想选择。

在这里阅读更多

于 2010-06-03T22:11:30.813 回答
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更不用说他们最近在一些基准测试中超过了 CPython 的速度。看看他们的博客，我想。我无法从这里到达它：

http://morepypy.blogspot.com/

于 2010-06-03T22:30:42.550 回答
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由于我们大多数人都同意编写 Python 比 C 更容易，因此用 Python（嗯，技术上是 RPython）编写的 Python 解释器应该能够比 CPython 更容易修改并且错误更少。

于 2010-06-03T22:21:36.500 回答