i motsetning til andre programmeringsspråk, legger python stor vekt på kodelesbarhet. Den enkle og uttrykksfulle syntaksen gjør det mulig for utviklere å legge til funksjonalitet i programvare uten å skrive lang og kompleks kode. Python er også et av de mest dynamiske programmeringsspråkene. Programmererne kan implementere Python på en rekke måter. De har til og med mulighet til å velge mellom flere implementeringer Av Python. Standard implementering Av Python programmeringsspråk Er CPython.Til Tross for at Det er skrevet I Programmeringsspråket c, distribueres CPython som Et Standard Python-bibliotek. Det kompilerer Python kildekoden til en mellomliggende bytecode. Den mellomliggende bytekoden utføres Av CPython Virtuell Maskin. Mange programmerere velger CPython på grunn av kompatibilitet med Et bredt spekter Av Python-pakker og c-utvidelsesmoduler. Men CPython compilation gjør Python tregere enn ulike kompilerte programmeringsspråk og krevde ekstra serverressurser.

derfor velger mange programmerere alternativ Python-implementering for å øke hastigheten på kodeutførelsen. De har til og med mulighet til å velge mellom flere alternativer Til CPython-Jython — IronPython, Cython, PyPy og CLPython. Men En stor andel Av Python-programmerere foretrekker PyPy til andre implementeringer på grunn av optimal ytelse og hastighet. I motsetning til andre implementeringer, Er PyPy skrevet I Python programmeringsspråk. Den bruker til og med en tolk som er skrevet i En undergruppe Av Python programmeringsspråk-RPython.

PyPy øker Python – kodekjøringshastigheten drastisk gjennom just-in-time (JIT) kompilering. Den utnytter jit kompileringsmetoder for å forbedre effektiviteten og ytelsen til tolkesystemet. JIT-kompilatoren gjør At PyPy kjører både korte og lange Python-programmer mye raskere enn lignende implementeringer. Flere studier tyder på At PyPy er omtrent 7,5 ganger raskere Enn CPython. Hver ny versjon av PyPy kommer videre med forbedret ytelse og utfører Python-programmer raskere enn forgjengeren.

Hvorfor Utviklere Foretrekker PyPy Til Andre Implementeringer Av Python?

JIT Compilation

PyPy tar sikte på å optimalisere kjørehastigheten til Hvert Python-program. Den leveres med en innebygd jit kompilatoren. Den bruker OGSÅ jit kompilering metoder for å utføre både enkle og store Python programmer mush raskere enn standard Python implementering. Derfor velger Mange utviklere PyPy å kjøre store og komplekse Python-applikasjoner raskere.

Redusert Minneforbruk

I tillegg til å øke kodekjøringstiden, gjør PyPy Også Python-programmer bruker mindre minne. Nedgangen i minnebruk kan imidlertid variere fra ett program til et annet. Men PyPy gjør Fortsatt Python-programmer bruker mindre minne enn CPython.

Stackless Python Støtte

PyPy støtter videre en forbedret versjon Av Python programmeringsspråk — Stackless Python. Stackless Python utføres trådbaserte programmer mer effektivt enn Python. Det hjelper også programmerere å unngå noen av kompleksiteten og ytelsesproblemer knyttet til konvensjonelle tråder. Mens du bruker PyPy, kan programmerere selv fremskynde programmer ved å skrive kode i samtidig stil.

En Annen Sandboxing Tilnærming

PyPy vedtar videre en sandboxing tilnærming som gjør det mulig for programmerere å kjøre uklarerte Python-programmer mer effektivt. Sandboxing-tilnærmingen krever ikke at programmerere begrenser bruken av språkfunksjoner som anses som usikre. I stedet erstatter den samtalen fra Python-programmet til eksterne biblioteker med en stub. Stubben samhandler med tredjepartsbiblioteker basert på policyen for prosesshåndtering. Sandboxing-tilnærmingen er imidlertid fortsatt en fungerende prototype.

I det hele tatt Er PyPy mye raskere enn andre implementeringer Av Python. Som fremhevet av flere studier, er det omtrent 7,5 ganger raskere Enn CPython. Også, hver ny versjon Av PyPy kommer med forbedret ytelse. Men kjøretid kan variere fra ett program til et annet. Ifølge spesifikke studier utfører PyPy ren Python-kode mye raskere programmene som kaller C-kodede funksjoner. Derfor Må Python-utviklere huske på fordeler og ulemper Med PyPy for å optimalisere Python-kodekjøringshastigheten.