PyPy為什麽能讓Python比C還快？一文了解內在機制

2024-04-22碼農

來源：機器之心

「如果想讓程式碼執行得更快，您應該使用 PyPy。」—— Python 之父 Guido van Rossum

對於研究人員來說，迅速把想法程式碼化並檢視其是否行得通至關重要。Python 是能夠實作這一目標的出色語言，它能夠讓人們專註於想法本身，而不必過度為程式碼格式等無聊的事情困擾。

但是，Python 有一個致命的缺點：速度比 C、C ++ 等語言慢很多。那麽，構建一個 Python 原型測試想法之後，如何將其轉變為快速且高效能的工具？通常來說，人們還要再進行一步工作：將 Python 程式碼手動轉換為 C 語言的程式碼。但如果 Python 原型本身就可以執行得很快，那麽轉換程式碼的時間就可以做一些更有意義的事情。

而 PyPy，恰好可以解決這一問題。它能夠讓 Python 程式碼執行得比 C 還快。

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

為了證明 PyPy 的速度，使用預設的 Python 直譯器和 PyPy 執行上述程式碼，執行一個從整數 0 加到 100,000,000 的迴圈, 然後打印出執行時間。執行結果如下：

執行時間 Python vs PyPy

這不是學術意義上的評估，但該結果是令人驚嘆的。與大約需要 10 秒鐘的預設 Python 直譯器相比，PyPy 僅用 0.22 秒就完成了執行。而且無需進行任何更改就可以直接將 Python 程式碼放到 PyPy 上。而同一台電腦上，等效的 C 語言實作需要 0.32 秒，PyPy 甚至擊敗了最快的 C 語言。

為什麽 PyPy 這麽快？

盡管程式碼完全相同，但程式碼的執行方式卻大不相同。PyPy 提升速度的秘訣是「即時編譯（ just-in-time compilation）」，即 JIT 編譯。

提前編譯

C、C ++、Swift、Haskell、Rust 等程式語言通常是提前編譯（AOT 編譯）的。這意味著用這些語言編寫程式碼之後，編譯器會將原始碼轉換成特定電腦架構可讀的機器碼。也就是說在執行程式時，執行的並不是原始原始碼，而是機器碼。