Python因其強大、靈活且易于使用等特性，而贏得了聲譽。這些優(yōu)點使其在各種各樣的應(yīng)用程序、工作流程和領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。但是就語言的設(shè)計，也就是它天然的解釋能力還有它的運行時的動態(tài)性而言，Python總是比C或C ++這樣的機器本地語言慢一個數(shù)量級。

　　多年來，開發(fā)人員已經(jīng)為Python的速度限制提出了各種變通方法。例如你可以在C中編寫性能密集型任務(wù)并使用Python封裝它，許多機器學(xué)習(xí)庫正是這樣做的?；蛘吣憧梢允褂肅ython，這個項目可以將Python種加上運行時類型信息以便編譯為C，通過這種方式來允許你使用Python代碼。

　　但變通辦法從來都不是理想的。如果我們能夠按原樣使用現(xiàn)有的Python程序并以更快的速度運行它，那不是很好嗎?這正是PyPy允許你做的事情。

　　PyPy與CPython

　　PyPy是Python解釋器CPython的直接替代品。CPython將Python編譯為中間字節(jié)碼然后由虛擬機解釋，而PyPy使用實時(JIT)編譯將Python代碼轉(zhuǎn)換為本地機器的匯編語言。

　　根據(jù)正在執(zhí)行的任務(wù)，性能提升可能會非常顯著。平均而言，PyPy將Python加速了大約7.6倍，一些任務(wù)加速了50倍或更多。CPython解釋器根本不會執(zhí)行與PyPy一樣的優(yōu)化方式，并且可能永遠(yuǎn)不會，因為這不是它的設(shè)計目標(biāo)之一。

　　最好的部分是開發(fā)人員需要很少甚至不需要努力來解鎖PyPy提供的收益。只需將CPython替換為PyPy，并且大部分都已完成。下面討論了一些例外，但是PyPy的目標(biāo)是運行現(xiàn)有的，并且未經(jīng)修改的Python代碼并為其提供自動化的速度提升。

　　PyPy目前通過項目的不同版本支持Python 2和Python 3。換句話說，你需要下載不同版本的PyPy，具體取決于你運行的Python版本。PyPy的Python 2分支已經(jīng)存在了很長時間，但到目前為止，python 3版本的速度已經(jīng)提高了很多。PyPy目前支持Python 3.5(發(fā)布版本)和Python 3.6(beta版本)。

　　除了支持所有核心Python語言外，PyPy還可以與Python生態(tài)系統(tǒng)中的絕大多數(shù)工具配合使用，例如用于打包的pip或用于虛擬環(huán)境的virtualenv。大多數(shù)Python軟件包，即使是那些帶有C模塊的軟件包，都會按照原樣運行。當(dāng)然，也存在一些限制，我們將在下面介紹一些限制。

　　PyPy如何工作

　　PyPy使用其他即時編譯器中的動態(tài)語言優(yōu)化技術(shù)。它分析運行的Python程序，以確定在程序中創(chuàng)建和使用對象時的類型信息，然后使用該類型信息作為指導(dǎo)來加快速度。例如，如果Python函數(shù)僅使用一種或兩種不同的對象類型，PyPy會生成機器代碼來處理這些特定情況。

　　PyPy的優(yōu)化是在運行時自動處理，因此你通常不需要調(diào)整其性能。高級用戶可能會嘗試使用PyPy的命令行選項來為特殊情況生成更快的代碼，但這種情況通常很少需要。

　　PyPy也脫離了CPython處理一些內(nèi)部函數(shù)的方式，但它同時試圖保留兼容的行為。例如PyPy處理垃圾回收的方式與CPython不同。并非所有對象一旦超出范圍就立即回收，所以在PyPy下運行的Python程序可能比在CPython下運行時顯示占用更大的內(nèi)存。但你仍然可以使用通過gc模塊公開的Python高級垃圾回收控件，例如gc.enable()，gc.disable()和gc.collect()等等。

　　如果你想在運行時獲得有關(guān)PyPy的JIT(實時)行為的信息，PyPy包含一個模塊pypyjit，它向你的Python應(yīng)用程序公開了許多JIT關(guān)聯(lián)信息。如果你的某個功能或模塊在JIT上表現(xiàn)不佳，那么pypyjit可以讓你獲得有關(guān)它的詳細(xì)統(tǒng)計信息。

　　另一個特定于PyPy的模塊，__pypy__暴露了PyPy特有的其他功能，因此對于編寫利用這些功能的應(yīng)用程序非常有用。由于Python的運行的動態(tài)性，有可能構(gòu)建在PyPy存在時使用這些功能的Python應(yīng)用程序，而在不存在時忽略它們。

　　PyPy的限制

　　可能看PyPy起來像魔法一樣神奇，但其實它并不神奇。PyPy同樣具有某些限制，可以削弱或消除某些程序的有效性。唉，PyPy不是CPython運行時的完全的通用替代品。

　　PyPy最適合純Python的應(yīng)用程序

　　PyPy在“純”Python應(yīng)用程序中表現(xiàn)最佳，換句話說也就是用Python編寫的沒有夾雜其他語言的應(yīng)用程序中表現(xiàn)最佳。由于PyPy模仿CPython的本機二進制接口的方式，與C庫(如NumPy)接口的Python包也沒有那么出類拔萃了。

　　PyPy的開發(fā)人員已經(jīng)解決了這個問題，并使PyPy與大多數(shù)依賴于C擴展的Python包更加兼容。例如Numpy現(xiàn)在與PyPy兼容的非常好。但是，如果你希望與C的擴展最大程度地兼容，請使用CPython。

　　PyPy適用于運行時間較長的程序

　　PyPy優(yōu)化Python程序的一個副作用是，運行時間較長的程序通過PyPy的優(yōu)化獲益最多。程序運行的時間越長，PyPy可以收集的運行時類型信息就越多，它可以進行的優(yōu)化就越多。一勞永逸的Python腳本不會從這種事情中受益。例如受益的Python應(yīng)用程序通常具有長時間循環(huán)運行的行為，或者在Web框架的后臺中連續(xù)運行。

　　PyPy沒有預(yù)編譯

　　PyPy編譯Python代碼，但它不是Python代碼的編譯器。由于PyPy執(zhí)行其優(yōu)化的方式和Python的固有動態(tài)特點，因此無法將生成的JITted代碼作為獨立二進制文件發(fā)出并重新使用它。每次運行都必須編譯每個程序。如果你想將Python編譯成可以作為獨立應(yīng)用程序運行的更快的代碼，那么還是請使用Cython、Numba或當(dāng)前實驗性的Nuitka項目。

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