执行模型变体——Python实现的可选方案——PyPy: 加速Python——注意

未匹配的标注

我刚写完这一节后,PyPy 2.0 就发布了评估版本,添加了对ARM处理器的支持,并且仍然只是Python 2.X的实现。根据它2.0评估版本说明:

“PyPy是一个非常兼容的Python解释器,几乎是CPython 2.7.3的即插即用替换品。由于其整合的跟踪JIT编译器,它非常快。这个版本支持运行 Linux 32/64, Mac OSX64 或 Windows 32的 x86机器。它还支持运行Linux的ARM机器。”

这个声明似乎是准确的。使用我们将在第21章中学习的计时工具,就我已经运行过的测试,PyPy通常比CPython 2.X 和 3.X 块一个数量级(10的倍数),且有时甚至更好。尽管我的Windows测试电脑上的PyPy是32位的版本,而CPython却是一个更快的64位的编译版本,但确实如此!

自然,唯一真正重要的基准测试是你自己的代码,并且有些情况下CPython会胜出;比如,目前PyPy的文件迭代器可能会运行得更慢一点。尽管如此,考虑到PyPy关注性能,而非语言突变,且特别是它对数字领域的支持,目前许多人将PyPy视作Python的一个重要途径。如果你编写很费CPU的代码,PyPy值得关注。

本文章首发在 LearnKu.com 网站上。

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