聊聊Python中的pypy

PyPy是一個(gè)虛擬機(jī)項(xiàng)目，主要分為兩部分：一個(gè)Python的實(shí)現(xiàn)和 一個(gè)編譯器

PyPy的第一部分: 用Python實(shí)現(xiàn)的Python

　 其實(shí)這么說并不準(zhǔn)確，準(zhǔn)確得說應(yīng)該是用rPython實(shí)現(xiàn)的Python，rPython是Python的一個(gè)子集，雖然rPython不是完整的Python，但用rPython寫的這個(gè)Python實(shí)現(xiàn)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(gè)編譯rPython的編譯器，或者說這個(gè)編譯器有一個(gè)rPython的前端，目前也只有這么一個(gè)前端，不過它的后端卻是不少，也就是說這個(gè)編譯器支持許多的目標(biāo)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(shí)需要這兩者？你可以這樣想一下：PyPy(1)是一個(gè)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(jié)碼。但是這個(gè)用RPython寫的解釋器本身要能運(yùn)行，就必須要被另外一個(gè)Python實(shí)現(xiàn)去解釋。我們可以直接用CPython去.運(yùn)行這個(gè)解釋器。但是這個(gè)還不夠快取而代之，我們使用了PyPy(2)去編譯這個(gè)PyPy的解釋器，生成其他平臺(tái)（比如C,JVM或CLI）代碼在我們的機(jī)器上運(yùn)行，并且還加入了JIT特性。JIT能夠把字節(jié)碼轉(zhuǎn)換成機(jī)器語言，pypy之所以快，是因?yàn)樗狭薐IT跟蹤技術(shù)的優(yōu)化編譯器。

pypy性能測(cè)試

Cpython2.7.6，pyston0.2，pypy2.2.1的性能對(duì)比，使用的是pyston源代碼目錄下的minibenchmarks和microbenchmarks中
的python代碼來跑，對(duì)比結(jié)果如下表所示

pypy編譯除了有顏色背景的數(shù)據(jù)，其它測(cè)試結(jié)果基本都是最快的，其中15個(gè)程序代碼測(cè)試結(jié)果所花時(shí)間不到Cpython的十分之一

pypy的缺陷

可以看出pypy實(shí)現(xiàn)python有很大的優(yōu)勢(shì)，但是目前來說很多公司的python項(xiàng)目仍然沒有采用pypy來實(shí)現(xiàn)，原因是

pypy有一個(gè)缺陷：C擴(kuò)展性弱，簡(jiǎn)單理解就是python程序中如果混合了C/C++代碼，調(diào)用了C/C++的庫，就會(huì)導(dǎo)pypy

不支持或者pypy運(yùn)行速度變慢很多。而現(xiàn)在很多項(xiàng)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(kuò)展性弱的問題），pypy有ctypes和cffi兩種方式來

進(jìn)行C擴(kuò)展，以下是一些簡(jiǎn)單程序?qū)嶒?yàn)：

用ctypes的方式實(shí)現(xiàn)C++，python混合編程，先寫一個(gè).cpp然后在python文件中調(diào)用它，最后用Cpython，和pypy分別編譯執(zhí)行都可以跑,說明ctypes是支持C++擴(kuò)展的

這次用pypy跑的速度就要Cpython不少了

總結(jié)

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