如果PyPy的速度提高了6.3倍，为什么我不应该在Python上使用PyPy？

 

我一直听到很多关于PyPy项目的消息。 他们声称它比他们网站上的CPython解释器快6.3倍。

每当我们谈论像Python这样的动态语言时，速度就是最重要的问题之一。 为了解决这个问题，他们说PyPy的速度提高了6.3倍。

第二个问题是并行，即臭名昭着的全球口译员锁（GIL）。 为此，PyPy说它可以给GIL少的Python。

如果PyPy能够解决这些重大挑战，那么它的弱点在哪些方面会阻止更广泛的采用？ 也就是说，什么阻止像我这样的典型的Python开发人员现在切换到PyPy？

  • 正如其他人已经很快提到的那样，PyPy 对C扩展的支持非常薄弱 。 它有支持，但通常以低于Python的速度运行，并且最好也是如此。 因此很多模块只需要CPython。 Cython和Numpy对于数字来说非常棒，而大多数真正需要Python速度的人都会大量使用这些（+ Pandas，SciPy等）。 由于它们要么不存在，要么得到很少的支持，并且需要快速Python的人们放慢速度和易用性往往会更好地利用CPython 。
  • Python 3支持目前是实验性的。 刚刚达到稳定！ 截至2014年6月20日，PyPy3 2.3.1 - 支点出局！
  • 对于“脚本”，PyPy实际上并不是更快，很多人使用Python。 这些是短时间运行的程序，可以做一些简单而小巧的事情。 由于PyPy是一个JIT编译器，它的主要优点来自长时间运行和简单类型（如数字）。 坦率地说，与CPython相比， PyPy的pre-JIT速度相当糟糕 。
  • 惯性 。 转移到PyPy通常需要重新组合，对于某些人员和组织来说，这只是太多的工作。

    • 这些都是影响我的主要原因，我会说。

    注意：这个问题是古老的！ 避免从过时的信息中得出结论。

    该网站并没有声称PyPy比CPython快6.3倍。 去引用：

    所有基准的几何平均值比CPython快0.16或6.3倍

    这是对你所做的全面陈述的一个非常不同的陈述，当你明白其中的差异时，你至少会理解一组为什么你不能说“使用PyPy”的理由。 这可能听起来像我挑选，但理解为什么这两个陈述完全不同是至关重要的。

    打破这一点：

  • 他们所作的陈述仅适用于他们使用的基准。 它对你的程序一无所知（除非你的程序和他们的基准程序完全一样）。

  • 该声明是关于一组基准的平均值 。 没有人声称，即使对于他们测试过的程序，运行PyPy也会提高6.3倍。

  • 没有人声称PyPy甚至可以运行CPython运行的所有程序 ，更不用说更快了。

    • 因为pypy不是100％兼容的，所以需要8个ram来编译，是一个移动的目标，并且是高度实验性的，其中cpython是稳定的，这是二十年来模块构建者的默认目标（包括不能在pypy上工作的c扩展） ），并已广泛部署。

    Pypy可能永远不会成为参考实现，但它是一个很好的工具。

    链接地址: http://www.djcxy.com/p/2475.html

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