凭什么PyPy为什么能让Python原地起飞，速度比C还快？

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转自：机器之心，编辑：杜伟、陈萍

大家好，我是明哥。

大家常说Python执行速度慢，今天给大家推荐一篇关于PyPy解释器，它能有效提升代码运行速度。

Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。

对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。Python 是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，而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。

但是，Python 有一个致命的缺点：速度比 C、C ++ 等语言慢很多。那么，构建一个 Python 原型测试想法之后，如何将其转变为快速且高性能的工具？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 语言的代码。但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，那么转换代码的时间就可以做一些更有意义的事情。

而 PyPy，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，执行的并不是原始源代码，而是机器码。