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不同的方法
Python是一种解释性语言，CPython逐行读取并执行源代码。解释性语言(包括JavaScript)有很多优点：
易于编写
元编程能力强大
编译不会失败
当然，它也有一些缺点：
在解析源代码时，性能消耗巨大
编译不会失败
可以看到，其优缺点都包括了“编译不会失败”。这有时候基于不同的行为(比如原型设计或生产)，但我仍然倾向于将其视为一个缺点。而PyPy稍有不同，它不是一个纯粹的解释器，而是实现了跟踪即时(JIT)编译。
即时编译
即时编译介于解释和传统提前编译之间。即时编译器并不执行源代码本身，而是生成一组可立即执行的低层指令(通常是汇编)。
这个插图可以帮助我们理解其中的区别。在编译语言(C、C++、Rust)中，编译阶段严格按照开发环境划分。它生成一个可运行的二进制文件，然后将其发送到生产环境中。
在解释性语言中，情况正好相反：源代码(在*化之后，hello JS)被全部推到生产环境中，由解释器执行。即时编译语言也运送源代码(或字节码，如Java或C#)，但它是作为一种常规编译语言编译和运行，而不是逐行解释。
并不是说一种方法比另一种好，每个用例都将根据其独特的需求指定正确的选择。但是，如果性能非常关键，使用Python解释器感觉很舒服，那么你可以选择PyPy。
跟踪即时编译
与编译或解释一样，实现即时编译也有不同的方法。传统的方法是方法/函数作用域。当代码调用一个函数时，即时编译器将获得它的源代码，进行编译并提供可执行的二进制文件。而PyPy采用的方法稍微不同，这是由Python的特性和用例决定的。
PyPy的编译器不是按方法调用，而是计算循环。由于Python在数据科学、机器学习、高级算法以及数据结构中使用广泛，这是最有意义的。简而言之，PyPy是Python之上的一个优化层。
PyPy并不像所理解的那样严格处理循环。除了常规的for和while结构外，如果PyPy检测到编译工作有价值，它会优化任意代码块。
缺点
当然，PyPy也有缺点。即使它能大大提高性能，你也需要知道以下几点：
不支持所有的Python。它支持大部分代码，但是如果处理底层的CPython实现细节或者有Cython绑定，它就不起作用了。
回溯未来。PyPy当前版本是3.4，而Python目前稳定在3.8，但是回溯法是Python开发者擅长的技术。
优化是好事，但不是编写糟糕代码的借口。如果代码无法被人读懂， PyPy又怎能理解呢?
全局解释器锁还在。如果执行繁重的多线程操作，请选择其他实现方法。
与任何工具一样，在采用之前，我们应该考虑所有的细节。不过，下次登录到Codeforces接受挑战时，不妨试用一下PyPy。有可能O(n^3)错误代码会通过，而在纯Python中，只有O(n log n)会通过。
其他实现
除了CPython和PyPy，还有其他值得注意的Python实现：
StacklessPython。它和Python相同，但没有全局解释器锁，《星战前夜》游戏后端用的就是它。
IronPython是一种在 NET上实现的 Python 语言，它为Python和c#代码提供了非常简单的交互操作。
JPython同理，但是有Java。
到此，关于“Python中怎么理解PyPy能让代码运行得更快”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
