PyPy：为什么如此受关注？

Question

注意：标题是故意挑衅的（为了让你点击它并想关闭问题），我不想显得很担心。

我越来越多地阅读和听到关于PyPy的内容。 它就像一条线性图形。

- 为什么PyPy如此特殊？ 据我所知，用语言本身编写动态语言的实现并不是什么罕见的事情，或者我没有理解某些东西吗？ - 有些人甚至称PyPy为“未来”[of python]，或者看到这种实现的某种深层潜力。 这究竟是什么意思？

- sub

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"Preoccupied"是指被某件事或思想所牵扯、占据了大部分的注意力和精力。 - fmark

实际上，这个词是“provocating”，我相信这是马来西亚英语中的“provocative”。 - martineau

我必须承认我有些困惑。 - David Heffernan

预先影响、占据（思维）；被预先占据；提前会面；预先防止，抢先。 - FUD

这应该会让一切变得清晰明了：http://morepypy.blogspot.co.uk/2011/04/tutorial-writing-interpreter-with-pypy.html - Erik Kaplun

当一个话题被关闭但仍然收到很多赞同票时，所有协助关闭它的版主都应该因每个赞成票而受到负分。 - user1767754

Answer 1

提到PyPy项目时需要注意，它的目标是提供两个实现：第一个是JIT编译器生成器。是的，生成器指的是他们正在实现一个用于编写高度动态编程语言（例如Python）实现的框架。第二个是对这个框架进行实际测试的PyPy Python解释器实现。

现在，有多种回答可以解释为什么PyPy如此特别：该项目始于2004年，作为研究项目而非公司开发项目；重新实现了Python并使用Python实现了JIT编译器，并可以将带有一些限制的RPython（可以被该框架转换为编译二进制文件的Python代码）转换为编译后的二进制文件。

当前版本的PyPy与CPython 2.5版本兼容率达到99％，可以运行Django、Twisted和许多其他Python程序。过去无法运行现有的CPython C扩展，但是在PyPy中使用cpyext模块也已得到解决。C API兼容性已经可以实现到某种程度。JIT也是非常真实的，可以看到这个pystone比较。

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

使用PyPy进行某些计算可以获得近10倍的速度提升！因此，随着PyPy项目的逐渐成熟和提供了一些优势，越来越多的人开始关注它，试图解决代码中的速度问题。与PyPy类似的替代方案是unladden swallow（一个Google项目），其旨在通过使用LLVM的JIT能力加快CPython的实现，但是由于开发者需要处理LLVM中的错误，unladden swallow的进展放缓。

总之，我认为PyPy被视为Python的未来，因为它将语言规范与虚拟机实现分离。例如，在stackless Python中引入的特性可以很容易地在PyPy中实现，并且只需要稍微修改语言规范就可以了，因为共享代码保持不变。减少代码量、减少BUG、减少合并工作、减少工作量。

通过使用RPython编写一个新的bash shell实现，您可以免费获得JIT编译器，并加速许多Linux shell脚本，而无需学习任何繁重的JIT知识。

- user137673

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让我来理解一下。一个用Python编写的解释器，在另一个用C等语言编写的Python解释器上运行，可以比它自己运行时更快地执行其他Python程序？如果是这样，似乎你可以再多几个级别这样做，并拥有一个难以置信快速的东西... - martineau

在CPython上运行PyPy Python解释器并不快。只有在使用另一个Python解释器引导它以便能够自行运行时，它才会变得快速。因此，向堆栈中添加更多解释器并不会使任何东西变得更快，抱歉 :)。 - Jean-Paul Calderone

澄清一下：PyPy解释器是一个可执行文件。它是用RPython编写的，但是这个RPython是由PyPy翻译器编译的。当您编译PyPy解释器时，实际上会引导它（因为您可能会使用CPython来运行编译解释器的翻译器），但是一旦解释器被编译，它就是独立的。因此，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。 - John Thompson

@martineau - 是的，就像电影《盗梦空间》但是反过来。一只蟒蛇包含了另一只蟒蛇，再包含了另一只蟒蛇，详见此处的仔细记录 http://mythologian.net/ouroboros-symbol-of-infinity 。 - Robino

Answer 2

让我们这样看待它... 假设你想要实现自己的动态语言，并且希望让它运行快速。你有两个选择：艰辛的方式和pypy。

艰辛的方式意味着用c编写你的解释器，然后手动实现jit（即时编译器），同样使用各种复杂的技术，如方法-jit、线程-jit、跟踪jit、多态内联缓存、循环不变式移动等等...需要花费几年的时间来调优，如果你坚持不懈并且不放弃，最终可能会获得一个快速的动态语言实现。

或者，你可以使用pypy框架。也就是说，用Python而不是C编写你的解释器（实际上，它将是rpython，一种更为受限制的Python子集，可编译成C）。一旦你编写了你的解释器，pypy会自动生成一个免费的jit。然后你基本上就完成了。

听起来很好，对吧？

- Luis

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假设您想要实现自己的动态语言，并且希望它运行速度快。您有两个选择：走弯路或使用pypy。+1 - IronManMark20

Answer 3

PyPy有一个很棒的特性（除了快速和使用RPython编写（一种Python语言的子集），因此基本上是自举的），就是它可以为您在PyPy中编写的任何程序提供自动生成的JIT（即时编译器）：这使得它非常适合快速实现您自己的语言并使其运行相当快。

在此处阅读更多信息。

- Isaac

Answer 4

不用说，他们最近在一些基准测试中甚至超过了CPython的速度。可以看看他们的博客，我想是这样的。我从这里无法访问：http://morepypy.blogspot.com/。

- gomad

Answer 5

大多数人都认为编写Python比C更容易，因此用Python（严格来说是RPython）编写的Python解释器应该比CPython更容易修改且出现的错误更少。

- Xiong Chiamiov