PyPy 为什么会比 CPython 还要快？

你本来有个 python 代码：

def add(x, y):return x + y

然后 CPython 执行起来大概是这样（伪代码）：

if instance_has_method(x, '__add__') {return call(x, '__add__', y) // x.__add__ 里面又有一大堆针对不同类型的 y 的判断
} else if isinstance_has_method(super_class(x), '__add__' {return call(super_class, '__add__', y)
} else if isinstance(x, str) and isinstance(y, str) {return concat_str(x, y)
} else if isinstance(x, float) and isinstance(y, float) {return add_float(x, y)
} else if isinstance(x, int) and isinstance(y, int) {return add_int(x, y)
} else ...

这下能看出来因为 Python 的动态类型，一个简单的函数里面要有这么多判断才能正确执行。然后这还没完，你以为里面把两个整数相加的函数，就是 C 语言里面的 x + y 么？naive。
实际上 Python 里面一个 int 大概是个这样的结构体（也是伪代码，真实情况要比这个复杂）：

struct {prev_gc_obj *objnext_gc_obj *objtype intvalue int... other fields
}

然后每个 int 都是这样的结构体，还是动态分配出来放在 heap 上的，里面的 value 还不能变，也就是说你算 1000 这个结构体加 2000 这个结构体，得出来 3000 这个结构体，还要去 heap 上 malloc 一个结构体来。
CPython 每次就这么老老实实的执行这个过程，就算你每次调用 add 函数都是只传两个整数。
然后 pypy 执行的时候，发现执行了一百遍 add 函数，发现你 TM 每次都只传两个整数进来，那我何苦每次还给你做这么多计算，于是当场生成了一个类似 C 的函数：

int add_int_int(int x, int y) {return x + y;
}

然后当场编译成机器码，然后你下次每次调用 add(1, 2) 的时候，直接就调用这个 “Native” 的函数，你说你 Pypy 快不快？

上面这个过程就叫做 Just In Time 编译，也就是 JIT，肯定比 CPython 的执行速度要快了。当然 JIT 也有很多问题，比如编译本身也很花时间，如果这段代码本来就只执行一次，需要1s，但是你把它编译出来需要10s，那 JIT 就得不偿失了。所以很多 JIT 实现都会先解释执行，然后确定了一段代码经常被执行之后，再进行编译。并且分多层 JIT，比较初级的对编译出来的机器码不做比较复杂的优化什么的。

Pypy 和 Unladen Swallow 对比的话，最大的不同点就是前者基本完工了（可用），后者做一半坑了。另外的区别的话，Unladen Swallow 立项的目的是完全兼容 CPython，于是直接再 CPython 的 codebase 上改，想要把之前 CPython 解释执行的部分改成 JIT 执行，然后内存模型不改，于是就能兼容 Cpython（包括原生扩展）。Pypy 的话基本都是自己重写的，（原生扩展）兼容性没有放在第一位了。

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