PyPy是另一个Python解释器,它的目标是执行速度。PyPy采用 ,对Python代码进行动态编译(注意不
是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。
绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,这就导致相同的Python代码在
两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行,就需要了解
。
Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
IronPython
IronPython和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python
代码编译成.Net的字节码。
先看优点
1. Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”,所以Python程序看上去总是简单易懂,初学者学Python,不但入门
容易,而且将来深入下去,可以编写那些非常非常复杂的程序。
2. 开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相
应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子。
3. 高级语言————当你用Python语言编写程序的时候,你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层
细节
4. 可移植性————由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工 作在不同平台
上)。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系
统平台上运行
5. 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用
C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们。
6. 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。
再看缺点:
1. 速度慢,Python 的运行速度相比C语言确实慢很多,跟JAVA相比也要慢一些,因此这也是很多所谓的大牛不屑
于使用Python的主要原因,但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的,必须借助测试
工具才能体现出来,比如你用C运一个程序花了0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,算是非常
夸张了,但是你是无法直接通过肉眼感知的,因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右,哈哈。其
实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求,除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等,这种
情况下,当然还是建议你用C去实现的。
2. 代码不能加密,因为PYTHON是解释性语言,它的源码都是以名文形式存放的,不过我不认为这算是一个缺点,
如果你的项目要求源代码必须是加密的,那你一开始就不应该用Python来去实现。
3. 线程不能利用多CPU问题,这是Python被人诟病最多的一个缺点,GIL即全局解释器锁(Global Interpreter
Lock),是 用于 的工具,使得任何时刻仅有一个线程在执行,Python的线程是
操作系统的原生线程。在Linux上为pthread,在Windows上为Win thread,完全由操作系统调度线程的执行。一个
python解释器进程内有一条主线程,以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上,由于GIL的存在,所
以禁止多线程的并行执行。关于这个问题的折衷解决方法,我们在以后线程和进程章节里再进行详细探讨。
JIT技术
PyPy和CPython的不同
点
计算机程序设计语言解释器 同步线程