PyPy是一个虚拟机项目，主要分为两部分：一个Python的实现和 一个编译器

PyPy的第一部分: 用Python实现的Python

其实这么说并不准确，准确得说应该是用rPython实现的Python，rPython是Python的一个子集，虽然rPython不是完整的Python，但用rPython写的这个Python实现却是可以解释完整的Python语言。

PyPy的第二部分：编译器

这是一个编译rPython的编译器，或者说这个编译器有一个rPython的前端，目前也只有这么一个前端，不过它的后端却是不少，也就是说这个编译器支持许多的目标语言，比较重要的有：C，CIL，JavaScript...

第一部分看成pypy(1)第二部分看成pypy(2)

为什么你在同一层面下同时需要这两者？你可以这样想一下：PyPy(1)是一个用RPython写的解释器，因此它能加载用户的Python代码并将它编译成字节码。但是这个用RPython写的解释器本身要能运行，就必须要被另外一个Python实现去解释。我们可以直接用CPython去.运行这个解释器。但是这个还不够快取而代之，我们使用了PyPy(2)去编译这个PyPy的解释器，生成其他平台(比如C,JVM或CLI)代码在我们的机器上运行，并且还加入了JIT特性。JIT能够把字节码转换成机器语言，pypy之所以快，是因为它整合了JIT跟踪技术的优化编译器。

pypy性能测试

Cpython2.7.6，pyston0.2，pypy2.2.1的性能对比，使用的是pyston源代码目录下的minibenchmarks和microbenchmarks中

的python代码来跑，对比结果如下表所示

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编译除了有颜色背景的数据，其它测试结果基本都是最快的，其中15个程序代码测试结果所花时间不到Cpython的十分之一

pypy的缺陷

可以看出pypy实现python有很大的优势，但是目前来说很多公司的python项目仍然没有采用pypy来实现，原因是

pypy有一个缺陷：C扩展性弱，简单理解就是python程序中如果混合了C/C++代码，调用了C/C++的库，就会导pypy

不支持或者pypy运行速度变慢很多。而现在很多项目都是采用C/C++/Python混合编程。

但是pypy也有自己的兼容C/C++的方法(但是没有完全解决扩展性弱的问题)，pypy有ctypes和cffi两种方式来

进行C扩展，以下是一些简单程序实验：

用ctypes的方式实现C++，python混合编程，先写一个.cpp然后在python文件中调用它，最后用Cpython，和pypy分别编译执行都可以跑,说明ctypes是支持C++扩展的

这次用pypy跑的速度就要Cpython不少了

总结

以上就是本文关于聊聊Python中的pypy的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！