PyPy：让你的 Python 代码运行速度媲美 C 语言

引言

作为算法工程师，快速实现并验证想法对于日常工作至关重要。Python 是一个优秀的工具，它可以让我们轻松实现这一点。然而，Python 的运行速度相较于 C 或 C++ 等编译语言确实较慢。但是，我们可以借助 PyPy 来解决这个问题，它是一个让 Python 代码运行速度媲美 C 语言的替代实现。

举个栗子

为了直观对比 PyPy 带来的加速效果，我们对比了在默认的 Python 解释器和 PyPy 下运行相同代码的执行时间。结果显示 PyPy 可以将代码的执行速度提升数倍，甚至超越了部分 C 语言实现的效率。

<code>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")</code>

尽管只是简单的对比，但上述例子的加速效果仍然令人兴奋。与大约需要 10 秒的默认 Python 解释器相比，PyPy 仅在 0.22 秒后就完成了执行！另外，请注意，我们可以直接将 Python 代码提供给 PyPy，而无需对代码做任何更改。

刨根问底

如果你也是第一次遇到 PyPy，那么您可能会问自己”PyPy运行这么快的背后原理是啥？”

额。。。回顾我们的实验，我们运行完全相同的代码，并且使用 PyPy 似乎可以免费获得巨大的加速，黑科技哎。。。

其实尽管代码完全相同，但两种方式下的代码的执行方式却大不相同。PyPy 性能提升的秘诀在于即时编译，简称 JIT 编译。

提前编译 vs 解释器 vs 即时编译

• 提前编译：C、C++ 等编程语言都是提前编译的。这意味着，源代码转换为机器代码后，每次程序运行时执行的是机器代码，不需要重新编译。
• 解释器：Python、JavaScript、PHP 等语言是解释型语言。每次运行程序时，解释器逐行解释执行代码。
• 即时编译：PyPy 是即时编译的 Python 替代实现。在执行 Python 代码时，PyPy 会将部分代码即时编译为机器代码，从而提高运行效率。

总结

PyPy 是一个强大的工具，可以让 Python 代码在运行速度上与 C 语言媲美。它与主流的 Python 库和框架完全兼容，推荐大家尝试并加以应用。