PyPy：关于什么是嗡嗡声？
注意：标题是故意挑衅的（让你点击它并想要近距离投票），我不想看起来心事重重。
我一直在阅读和听更多关于PyPy 。 这就像一个线性图。
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为什么PyPy如此特别？ 据我所知，使用这些语言编写的dynamic语言的实现本身并不是那么罕见，或者我没有得到什么东西？
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有些人甚至称PyPy为“python的未来”，或者在这个实现中看到某种深度的潜力。 这到底是什么意思？
在谈论PyPy项目时，要注意的一点是它实际上提供了两个可交付成果：第一个是JIT编译器生成器 。 是的，生成器，这意味着他们正在实现一个框架，编写高度dynamic的编程语言，如Python的实现。 第二个是这个框架的实际testing，并且是PyPy Python解释器实现 。
现在，PyPy有如此特别的答案：项目开发从2004年开始，作为一个研究项目而不是从一个公司开始，在Python中重新实现Python，在Python中实现JIT编译器，并能够翻译RPython（Python代码对于能够将该代码翻译成C）的框架具有一些限制，以编译二进制文件。
当前版本的PyPy 与CPython 2.5版本兼容99％ ，并且可以运行Django，Twisted和许多其他的Python程序。 曾经有一种限制是不能运行现有的CPython C扩展，但是这也是在PyPy中用cpyext模块解决的。 C API兼容性是可能的，并在一定程度上已经实现。 JIT也很实在，看这个pystone比较。
通过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 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
所以你可以通过在一些计算中使用PyPy来获得接近10倍的加速比 ！
因此，由于PyPy项目正在慢慢成熟并提供一些优势，因此正试图解决代码中的速度问题的人们正在吸引更多的兴趣。 PyPy的一个替代scheme是unladden swallow（一个Google项目），其目的是通过使用LLVM的JITfunction来加速CPython的实现，但由于开发人员需要处理LLVM中的错误，所以缓慢吞下的进度减慢了。
所以，总结起来，我猜PyPy被认为是Python的未来，因为它将语言规范与VM实现分开。 function介绍，例如。 无堆栈的Python，然后可以在PyPy中用很less的额外努力来实现，因为它只是改变了语言规范，并且保持共享代码相同。 更less的代码，更less的bug，更less的合并，更less的努力。
例如，通过编写一个在RPython中的新的bash shell实现，您可以免费获得一个JIT编译器，并且可以加速很多linux shell脚本，而无需实际学习任何重要的JIT知识。
让我们看看这样…假设你想实现你自己的dynamic语言，并且你想让它变得更快。 你有两个select：困难的方式和pypy。
困难的方法意味着用c写你的解释器，然后用c语言手工实现一个jit，使用一种非常复杂的技术，例如jit，threaded-jit，tracing jit，多态内联caching，循环不变运动等等…花了几年的时间进行调整，如果你坚持了很多，你不放弃，你可能会结束一个快速的dynamic语言实现。
或者，你可以使用pypy框架。 这意味着，用python而不是c编写你的解释器（实际上，它将是rpython，它可以被编译为c的一个更有限的python子集）。 一旦你写了你的解释器，pypy会自动生成一个jit。 而你基本上完成了。
听起来不错，对吧？
关于PyPy的一件很酷的事情（除了被快速编写成RPython（Python语言的一个子集），基本上是引导的），它可以为你在PyPy中编写的任何程序提供一个自动创build的JIT （即时编译器）：this使得理想的执行，快速，你自己的语言 ，让它相当快。
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更何况，他们刚刚超过了一些基准CPython的速度。 看他们的博客，我想。 我无法从这里得到它：
由于我们大多数人都认为Python比C编写起来更容易，所以用Python编写的Python解释器（技术上说RPython）应该能够比CPython更容易被修改，而且错误更less。
