用 PyPy 让你的 Python 代码运行得更快( 三 ) Python是开发人员中最常用的编

此外， PyPy将工作拆分为可变数量的部分，并运行每个部分，直到没有剩余部分为止。此方法只在每个次要集合之后添加几毫秒，而不像CPython那样一次添加数百毫秒。
垃圾回收机制非常复杂，并且有许多超出本教程范围的内容。您可以在文档中找到有关PyPy垃圾回收机制的详细信息。
PyPy的局限性
PyPy并非万能，它不是一个适合您所有任务的工具。它甚至可能使应用程序的执行速度比CPython慢得多。这就是为什么您必须记住以下局限性。
它不适用于C扩展
PyPy最适合纯Python应用程序。无论何时使用C扩展模块，它的运行速度都要比在CPython中慢得多。原因是PyPy无法优化C扩展模块，因为它们不受完全支持。此外， PyPy必须模拟代码中的引用计数，使其更慢。
在这种情况下， PyPy团队建议去掉CPython扩展并将其替换为纯Python版本。如果不行的话，则必须使用CPython 。
尽管如此，核心团队正在处理C扩展。有些软件包已被移植到PyPy ，并且工作速度也同样快。
它只适用于长时间运行的程序
想象一下你想去一家离你家很近的商店。您既可以直接走路前往，也可以开车。
您的车明显比您的脚快得多。但是，请考虑需要您完成的步骤：
1.去你的车库。
2、开车。
3、给车预热。
4、开车去商店。
5、寻找停车位。
6、在返回途中重复此过程。
开车需要一系列麻烦的步骤，如果你想去的地方就在附近，那就不一定值得了。
现在想想，如果你想去50公里外的邻近城市，会发生什么？开车去那里肯定是值得的，而不是步行去。
虽然速度上的对比并不像上面的类比那样明显，但PyPy和CPython和这个道理一样。
当使用PyPy运行脚本时，它会执行许多操作以使代码运行得更快。如果脚本本身很简单，则实际脚本运行速度会低于CPython 。另一方面，如果您有一个长时间运行的脚本，那么可能会带来显著的性能提升。
想亲自感受一下的话，请在CPython和PyPy中运行以下小脚本：
import timestart_time = time.time()for i in range(100):print(i)end_time = time.time()print(f"It took {end_time-start_time:.10f} seconds to compute")当您使用PyPy运行它时，开始时会有一个小延迟，而CPython会立即运行它。在Mac Book Pro上运行它，用CPython需要0.0004873276秒，用PyPy需要0.0019447803秒。
它不执行提前编译
正如您在本教程开头所看到的， PyPy不是一个完全编译型的Python实现。它编译Python代码，但不是Python代码的编译器。由于Python固有的一些特性，导致无法将Python编译为独立的二进制文件并重用它。
Py Py比完全解释型的语言快，但比完全编译的语言（如C）慢。
总结
PyPy是CPython的一种快速且功能强大的替代方案。使用它运行脚本，您可以在不更改代码的情况下大大提高速度。但它也不是万能的，有一些局限性。
在本教程中，您学习了：

PyPy是什么？
如何安装PyPy并使用它运行脚本
PyPy与CPython在速度方面的比较
PyPy的功能及其如何提高程序速
在哪些情况下PyPy会有局限性

如果您的Python脚本需要稍微提高速度，欢迎尝试PyPy！