< 返回技术文档列表

Python中怎么理解PyPy能让代码运行得更快

发布时间:2021-11-07 03:18:54⊙投诉举报

这篇文章主要介绍“Python中怎么理解PyPy能让代码运行得更快”,在日常操作中,相信很多人在Python中怎么理解PyPy能让代码运行得更快问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python中怎么理解PyPy能让代码运行得更快”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

不同的方法

Python是一种解释性语言,CPython逐行读取并执行源代码。解释性语言(包括JavaScript)有很多优点:

  • 易于编写

  • 元编程能力强大

  • 编译不会失败

当然,它也有一些缺点:

  • 在解析源代码时,性能消耗巨大

  • 编译不会失败

可以看到,其优缺点都包括了“编译不会失败”。这有时候基于不同的行为(比如原型设计或生产),但我仍然倾向于将其视为一个缺点。而PyPy稍有不同,它不是一个纯粹的解释器,而是实现了跟踪即时(JIT)编译。

即时编译

即时编译介于解释和传统提前编译之间。即时编译器并不执行源代码本身,而是生成一组可立即执行的低层指令(通常是汇编)。

Python中怎么理解PyPy能让代码运行得更快

这个插图可以帮助我们理解其中的区别。在编译语言(C、C++、Rust)中,编译阶段严格按照开发环境划分。它生成一个可运行的二进制文件,然后将其发送到生产环境中。

在解释性语言中,情况正好相反:源代码(在*化之后,hello JS)被全部推到生产环境中,由解释器执行。即时编译语言也运送源代码(或字节码,如Java或C#),但它是作为一种常规编译语言编译和运行,而不是逐行解释。

并不是说一种方法比另一种好,每个用例都将根据其独特的需求指定正确的选择。但是,如果性能非常关键,使用Python解释器感觉很舒服,那么你可以选择PyPy。

跟踪即时编译

与编译或解释一样,实现即时编译也有不同的方法。传统的方法是方法/函数作用域。当代码调用一个函数时,即时编译器将获得它的源代码,进行编译并提供可执行的二进制文件。而PyPy采用的方法稍微不同,这是由Python的特性和用例决定的。

PyPy的编译器不是按方法调用,而是计算循环。由于Python在数据科学、机器学习、高级算法以及数据结构中使用广泛,这是最有意义的。简而言之,PyPy是Python之上的一个优化层。

PyPy并不像所理解的那样严格处理循环。除了常规的for和while结构外,如果PyPy检测到编译工作有价值,它会优化任意代码块。

缺点

当然,PyPy也有缺点。即使它能大大提高性能,你也需要知道以下几点:

  • 不支持所有的Python。它支持大部分代码,但是如果处理底层的CPython实现细节或者有Cython绑定,它就不起作用了。

  • 回溯未来。PyPy当前版本是3.4,而Python目前稳定在3.8,但是回溯法是Python开发者擅长的技术。

  • 优化是好事,但不是编写糟糕代码的借口。如果代码无法被人读懂, PyPy又怎能理解呢?

  • 全局解释器锁还在。如果执行繁重的多线程操作,请选择其他实现方法。

与任何工具一样,在采用之前,我们应该考虑所有的细节。不过,下次登录到Codeforces接受挑战时,不妨试用一下PyPy。有可能O(n^3)错误代码会通过,而在纯Python中,只有O(n log n)会通过。

其他实现

除了CPython和PyPy,还有其他值得注意的Python实现:

  • StacklessPython。它和Python相同,但没有全局解释器锁,《星战前夜》游戏后端用的就是它。

  • IronPython是一种在 NET上实现的 Python 语言,它为Python和c#代码提供了非常简单的交互操作。

  • JPython同理,但是有Java。

到此,关于“Python中怎么理解PyPy能让代码运行得更快”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注血鸟云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


/template/Home/Zkeys/PC/Static