Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen , Python betont ausführlich auf der Code-Lesbarkeit. Seine einfache und ausdrucksstarke Syntax ermöglicht es Entwicklern, Softwareanwendungen Funktionalität hinzuzufügen, ohne langwierigen und komplexen Code zu schreiben. Python ist eine der dynamischsten Programmiersprachen. Die Programmierer können Python auf verschiedene Arten implementieren. Sie haben sogar die Möglichkeit, aus mehreren Implementierungen von Python zu wählen. Die Standardimplementierung der Programmiersprache Python ist CPython.

Obwohl CPython in der Programmiersprache C geschrieben ist, wird CPython als Standard-Python-Bibliothek vertrieben. Es kompiliert den Python-Quellcode zu einem Zwischen-Bytecode. Der Zwischen-Bytecode wird von der virtuellen CPython-Maschine ausgeführt. Viele Programmierer entscheiden sich für CPython aufgrund seiner Kompatibilität mit einer Vielzahl von Python-Paketen und C-Erweiterungsmodulen. Die CPython-Kompilierung macht Python jedoch langsamer als verschiedene kompilierte Programmiersprachen und erfordert zusätzliche Serverressourcen.

Daher entscheiden sich viele Programmierer für eine alternative Python-Implementierung, um die Codeausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Sie haben sogar die Möglichkeit, aus mehreren Alternativen zu CPython zu wählen — Jython, IronPython, Cython, PyPy und CLPython. Ein großer Prozentsatz der Python-Programmierer bevorzugt PyPy jedoch aufgrund seiner optimalen Leistung und Geschwindigkeit gegenüber anderen Implementierungen. Im Gegensatz zu anderen Implementierungen ist PyPy in der Programmiersprache Python geschrieben. Es verwendet sogar einen Interpreter, der in einer Teilmenge der Python-Programmiersprache geschrieben ist – RPython.PyPy erhöht die Ausführungsgeschwindigkeit von Python-Code drastisch durch Just-in-Time (JIT) -Kompilierung. Es nutzt JIT-Kompilierungsmethoden, um die Effizienz und Leistung des Interpretersystems zu verbessern. Mit dem JIT-Compiler kann PyPy sowohl kurze als auch lange Python-Programme viel schneller ausführen als ähnliche Implementierungen. Mehrere Studien deuten sogar darauf hin, dass PyPy etwa 7,5-mal schneller ist als CPython. Jede neue Version von PyPy kommt weiter mit verbesserter Leistung und führt Python-Programme schneller als sein Vorgänger.

Warum bevorzugen Entwickler PyPy gegenüber anderen Implementierungen von Python?

JIT-Kompilierung

PyPy zielt darauf ab, die Ausführungsgeschwindigkeit jedes Python-Programms zu optimieren. Es kommt mit einem eingebauten JIT-Compiler. Es verwendet sogar JIT-Kompilierungsmethoden, um sowohl einfache als auch große Python-Programme schneller auszuführen als die standardmäßige Python-Implementierung. Daher entscheiden sich viele Entwickler für PyPy, um große und komplexe Python-Anwendungen schneller auszuführen.

Reduzierter Speicherverbrauch

Zusätzlich zur Erhöhung der Codeausführungszeit führt PyPy auch dazu, dass Python-Programme weniger Speicher verbrauchen. Der Rückgang der Speichernutzung kann jedoch von Programm zu Programm unterschiedlich sein. Mit PyPy verbrauchen Python-Programme jedoch immer noch weniger Speicher als CPython.

Stackless Python—Unterstützung

PyPy unterstützt weiterhin eine erweiterte Version der Python-Programmiersprache – Stackless Python. Stackless Python ist Thread-basierte Programme effizienter als Python ausgeführt. Es hilft Programmierern sogar, einige der Komplexitäts- und Leistungsprobleme im Zusammenhang mit herkömmlichen Threads zu vermeiden. Während der Verwendung von PyPy können die Programmierer sogar Anwendungen beschleunigen, indem sie Code im gleichzeitigen Stil schreiben.

Ein anderer Sandbox-Ansatz

PyPy verwendet weiterhin einen Sandbox-Ansatz, der es Programmierern ermöglicht, nicht vertrauenswürdige Python-Programme effizienter auszuführen. Beim Sandboxing-Ansatz müssen Programmierer die Verwendung von Sprachfunktionen, die als unsicher gelten, nicht einschränken. Stattdessen ersetzt es den Aufruf des Python-Programms an externe Bibliotheken durch einen Stub. Der Stub interagiert mit Bibliotheken von Drittanbietern basierend auf der Prozessbehandlungsrichtlinie. Der Sandbox-Ansatz ist jedoch immer noch ein funktionierender Prototyp.

Im Großen und Ganzen ist PyPy viel schneller als andere Implementierungen von Python. Wie aus mehreren Studien hervorgeht, ist es etwa 7,5-mal schneller als CPython. Außerdem bietet jede neue Version von PyPy eine verbesserte Leistung. Die Ausführungszeit kann jedoch von Programm zu Programm unterschiedlich sein. Laut spezifischen Studien führt PyPy reinen Python-Code viel schneller aus als Programme, die C-codierte Funktionen aufrufen. Daher müssen Python-Entwickler die Vor- und Nachteile von PyPy berücksichtigen, um die Ausführungsgeschwindigkeit von Python-Code zu optimieren.