PyPy为什么能让Python比C还快？一文了解内在机制

对于研究人员来说，为什文解迅速把想法代码化并查看其是让内机否行得通至关重要。Python 是还快能够实现这一目标的出色语言，它能够让人们专注于想法本身，为什文解而不必过度为代码格式等无聊的让内机事情困扰。

但是还快，Python 有一个致命的为什文解缺点：速度比 C、C ++ 等语言慢很多。让内机那么，还快构建一个 Python 原型测试想法之后，为什文解如何将其转变为快速且高性能的让内机工具?通常来说，人们还要再进行一步工作：将 Python 代码手动转换为 C 语言的还快代码。但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，为什文解那么转换代码的让内机时间就可以做一些更有意义的事情。

而 PyPy，还快恰好可以解决这一问题。它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。

import time from termcolor import colored start = time.time() number = 0 for i in range(100000000):     number += i print(colored("FINISHED", "green")) print(f"Ellapsed time: {time.time() - start} s") 

为了证明 PyPy 的速度，使用默认的 Python 解释器和 PyPy 运行上述代码，执行一个从整数 0 加到 100,000,000 的循环, 然后打印出运行时间。运行结果如下：

运行时间 Python vs PyPy

这不是企商汇学术意义上的评估，但该结果是令人惊叹的。与大约需要 10 秒钟的默认 Python 解释器相比，PyPy 仅用 0.22 秒就完成了执行。而且无需进行任何更改就可以直接将 Python 代码放到 PyPy 上。而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。

为什么 PyPy 这么快?

尽管代码完全相同，但代码的执行方式却大不相同。 PyPy 提升速度的秘诀是「即时编译( just-in-time compilation)」，即 JIT 编译。

提前编译

C、C ++、Swift、Haskell、Rust 等编程语言通常是提前编译(AOT 编译)的。这意味着用这些语言编写代码之后，编译器会将源代码转换成特定计算机架构可读的机器码。也就是说在执行程序时，免费源码下载执行的并不是原始源代码，而是机器码。

提前编译把源代码转化为机器代码

解释语言

与 C 语言等上述语言不同，Python、JavaScript、PHP 等语言采用另一种方法——解释语言。与将源代码转换为机器码相比，解释的过程中源代码是保持不变的。每次运行程序时，解释器都会逐行查看代码并运行。例如，每个 Web 浏览器都内置了 JavaScript 解释器。

解释器逐行运行程序

即时编译

PyPy 是利用即时编译来执行 Python 代码的。即 PyPy 不同于解释器，它并不会逐行运行代码，而是在执行程序前先将部分代码编译成机器码。

JIT 编译综合了提前编译和解释

如上图所示，而 PyPy 使用的 JIT 编译是解释和提前编译的结合，可以利用提前编译来提高性能，并提高解释型语言的灵活性和跨平台可用性。高防服务器

原文链接：https://towardsdatascience.com/run-your-python-code-as-fast-as-c-4ae49935a826

【本文是专栏机构“机器之心”的原创译文，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】 

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