PyPy：所有的嗡嗡声是什么？ [关闭]答案

【问题标题】：PyPy: What is all the buzz about? [closed]PyPy：所有的嗡嗡声是什么？ [关闭]
【发布时间】：2011-02-27 13:05:59
【问题描述】：

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关于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”，或者在此实现中看到某种深层次的潜力。这究竟是什么意思？

【问题讨论】：

当务之急是什么？
其实这个词的“挑衅”我认为是 Manglish 的“挑衅”。
我必须承认有点困惑
(preoccupate) 影响，提前占据（头脑）；被全神贯注；提前见面；预防，先发制人
这应该很清楚了：morepypy.blogspot.co.uk/2011/04/…

【解决方案1】：

在谈论 PyPy 项目时要注意的是，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 代码有一些限制，框架能够将该代码转换为 C）到编译的二进制文件。

当前版本的 PyPy99% 兼容 CPython 2.5 版，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 对比。

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，然后可以用很少的额外工作在 PyPy 中实现，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，更少的工作。

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大量的 JIT 知识。

【讨论】：

让我直说。一个用 Python 编写的 Python 解释器并在另一个用 C 语言编写的 Python 解释器上运行，是否可以比它本身运行的程序更快地执行其他 Python 程序？如果是这样，您似乎可以再多关卡几个级别，并获得令人难以置信的快...
PyPy Python 解释器在 CPython 上运行时并不快。当您从另一个 Python 解释器引导它以便能够自行运行时，它会很快。因此，向堆栈添加更多解释器不会使任何事情变得更快，抱歉。 :)
澄清这一点：PyPy 解释器是一个可执行文件。它是用 RPython 编写的，但是 RPython 是由 PyPy 翻译器编译的。当你编译 PyPy 解释器时，你实际上是在引导它（因为你可能会使用 CPython 来运行编译解释器的翻译器），但是一旦编译器被编译，它就是独立的。因此，仅仅因为它是用 Python 编写的，并不意味着它必须在 Python 解释器上运行。
@martineau - 是的。就像电影《盗梦空间》，但反过来。蟒蛇中的蟒蛇，这里仔细记录了mythologian.net/ouroboros-symbol-of-infinity。

【解决方案2】：

让我们这样看... 假设你想实现你自己的动态语言，并且你想让它变得更快。你有两个选择：hard way 和 pypy。

困难的方法是用 c 编写解释器，然后手动实现 jit，也可以在 c 中使用非常复杂的技术组合，例如方法 jit、线程 jit、跟踪 jit、多态内联缓存、循环不变的运动，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。你基本上就完成了。

听起来不错吧？

【讨论】：

+1 Suppose you want to implement your own dynamic language, and you want to make it fast. You have two options: the hard way and pypy.

【解决方案3】：

PyPy 很酷的一点（除了速度快而且用 RPython（Python 语言的一个子集）编写，基本上是自举的，它可以提供一个自动创建的 JIT（即时编译器） ) 对于您用 PyPy 编写的任何程序：这使其成为快速实现您自己的语言的理想选择，并且速度相当快。

阅读更多here

【讨论】：

【解决方案4】：

更不用说他们最近在某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/

【讨论】：

【解决方案5】：

由于我们大多数人都认为 Python 比 C 更容易编写，因此用 Python（从技术上讲是 RPython）编写的 Python 解释器应该比 CPython 更容易修改，并且错误更少。

【讨论】：