PyPy比CPython、Jython和IronPython提供了什么？

从我在博客上看到的和读到的，PyPy是一个非常雄心勃勃的项目。与它的兄弟（CPython、Jython和IronPython）相比，它将为表带来哪些优势？是速度、跨平台兼容性（包括移动平台）、在不使用GIL的情况下使用c扩展的能力，还是这更像是一个关于可以做什么的技术练习？

最重要的特性当然是JIT编译器。在CPython中，文件被编译成字节码（

.pyc

）或优化字节码（

.pyo

），然后进行解释。使用PyPy，它们将被编译为本机代码。PyPy还包括一些补丁，包括它令人印象深刻的（tasklet序列化、轻线程等）

如果Python得到真正的应用，我认为它将与任何其他实现一样快

它的优点是更容易实现新功能。今天，通过观察图书馆可以看到这一点。通常模块首先用Python编写，然后翻译成C

跨平台兼容性

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是的，PyPy实际上是两个项目：

• 解释器编译器工具链，允许您使用RPython（Python的静态子集）编写解释器，并为JVM和.NET（等）独立编译跨平台解释器
• Python在RPython中的实现

这两个项目考虑了很多事情

• 在Python中维护Python比在C中维护Python容易得多
• 从单个代码库中，您可以生成在JVM、.NET和单机版上运行的Python解释器，而不是有多个稍微不兼容的实现
• 编译器工具链的一部分包括一个实验性的JIT生成器（现在是它的第五个化身，并且开始很好地工作）-目标是让JIT PyPy比CPython运行得快得多
• 实验基本的语言特性要容易得多——比如删除GIL、更好的垃圾收集、集成stackless等等

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因此PyPy有很多令人兴奋的理由，它终于开始兑现它的所有承诺。

我想在这个伟大的列表中添加一个：每次升级到新的.X版本时，都不需要获得新版本的Python库（即C扩展）。这将是一个多么巨大的胜利。PyPy将如何改善C扩展的情况？事实上，C扩展是PyPy（目前）的主要缺点之一——除非经过专门移植，否则它们根本无法工作。随着PyPy JIT带来的额外速度（特别是如果它们可以有效地将其应用于

ctypes

code），首先，组合中的C扩展应该要少得多。FWIW您已经可以在没有GIL的情况下在CPython上使用C扩展了。正常的Python代码（与线程一起运行时）确实会受到GIL.Hmmm。。。不，PyPy不将Python程序编译为本机可执行文件，这是不正确的。声称PyPy最重要的功能是JIT编译器在我看来就像说执行速度是编程语言中最重要的部分。如果是，我们为什么要使用Python呢？我相当确信PyPy背后的主要动机是为了实现Python，从而允许更多的可能性。JIT只是其中之一。这与JVM十多年来一直在做的事情有什么不同？我不确定我是否明白为什么pypyjit比javajit好