聊聊Python中的pypy


Posted in Python onJanuary 12, 2018

PyPy是一个虚拟机项目,主要分为两部分:一个Python的实现和 一个编译器

PyPy的第一部分: 用Python实现的Python

  其实这么说并不准确,准确得说应该是用rPython实现的Python,rPython是Python的一个子集,虽然rPython不是完整的Python,但用rPython写的这个Python实现却是可以解释完整的Python语言。

PyPy的第二部分:编译器

这是一个编译rPython的编译器,或者说这个编译器有一个rPython的前端,目前也只有这么一个前端,不过它的后端却是不少,也就是说这个编译器支持许多的目标语言,比较重要的有:C,CIL,JavaScript...

第一部分看成pypy(1)第二部分看成pypy(2)

为什么你在同一层面下同时需要这两者?你可以这样想一下:PyPy(1)是一个用RPython写的解释器,因此它能加载用户的Python代码并将它编译成字节码。但是这个用RPython写的解释器本身要能运行,就必须要被另外一个Python实现去解释。我们可以直接用CPython去.运行这个解释器。但是这个还不够快取而代之,我们使用了PyPy(2)去编译这个PyPy的解释器,生成其他平台(比如C,JVM或CLI)代码在我们的机器上运行,并且还加入了JIT特性。JIT能够把字节码转换成机器语言,pypy之所以快,是因为它整合了JIT跟踪技术的优化编译器。

pypy性能测试

聊聊Python中的pypy

聊聊Python中的pypy

Cpython2.7.6,pyston0.2,pypy2.2.1的性能对比,使用的是pyston源代码目录下的minibenchmarks和microbenchmarks中
的python代码来跑,对比结果如下表所示

 

  Cpython2.7.6 pyston0.2
microbenchmarks
attribute_lookup.py 258.544s 200.387s 2.667s
attrs.py 0.622s 1.658s 0.086s
closures.py 0.485s 6.658s 0.058s
empty_loop.py 3.532s 19.248s 0.248s
fib2.py 3.375s 0.669s 0.804s
fib.py 3.696s 0.636s 0.864s
function_calls.py 5.283s 0.878s 0.303s
gcj_2014_2_b.py 1.527s 45.803s 0.276s
gcj_2014_3_b.py 0.022s 0.174s 0.069s
iteration.py 0.185s 1.242s 0.062s
lcg.py 2.910s 9.097s 0.235s
listcomp_bench.py 10.132s 56.170s 1.379s
nested.py 0.368s 6.828s 0.057s
polymorphism.py 4.358s 4.390s 14.260s
prime_summing.py 20.197s 43.779s 1.250s
pydigits.py 0.034s Failed 0.039s
repatching.py 0.475s 0.384s 0.061s
simple_sum.py 0.075s 0.578s 0.040s
sort.py 2.216s 4.587s 0.135s
thread_contention.py 6.486s 8.133s 0.240s
thread_uncontended.py 1.324s 5.823s 0.238s
unwinding.py 1.082s 93.180s 4.481s
vecf_add.py 9.890s Failed 0.059s
vecf_dot.py 4.944s 8.434s 0.062s
minibenchmarks
allgroup.py 0.836s Failed 18.804s
chaos.py 26.268s Failed 1.392s
fannkuch_med.py 0.990s 1.898s 0.325s
fannkuch.py 10.952s 20.834s 2.057s
Go.py 53.787s Failed 33.638s
interp2.py 5.521s 10.124s 0.701s
interp.py 10.863s 5.035s 0.563s
nbody_med.py 3.132s 6.642s 0.601s
nbody.py 12.677s 25.540s 1.470s
nq.py 29.879s Failed 44.418s
raytrace.py 11.608s Failed 1.228s
spectral_norm.py: 14.388s 118.309s 1.333s

pypy编译除了有颜色背景的数据,其它测试结果基本都是最快的,其中15个程序代码测试结果所花时间不到Cpython的十分之一

pypy的缺陷

可以看出pypy实现python有很大的优势,但是目前来说很多公司的python项目仍然没有采用pypy来实现,原因是

pypy有一个缺陷:C扩展性弱,简单理解就是python程序中如果混合了C/C++代码,调用了C/C++的库,就会导pypy

不支持或者pypy运行速度变慢很多。而现在很多项目都是采用C/C++/Python混合编程。

但是pypy也有自己的兼容C/C++的方法(但是没有完全解决扩展性弱的问题),pypy有ctypes和cffi两种方式来

进行C扩展,以下是一些简单程序实验:

用ctypes的方式实现C++,python混合编程,先写一个.cpp然后在python文件中调用它,最后用Cpython,和pypy分别编译执行都可以跑,说明ctypes是支持C++扩展的

聊聊Python中的pypy

聊聊Python中的pypy

聊聊Python中的pypy

这次用pypy跑的速度就要Cpython不少了

总结

以上就是本文关于聊聊Python中的pypy的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

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