till skillnad från andra programmeringsspråk betonar python mycket på kodläsbarhet. Dess enkla och uttrycksfulla syntax gör det möjligt för utvecklare att lägga till funktionalitet i program utan att skriva lång och komplex kod. Python är också ett av de mest dynamiska programmeringsspråken. Programmerarna kan implementera Python på ett antal sätt. De har även möjlighet att välja mellan flera implementeringar av Python. Standardimplementeringen av Python-programmeringsspråket är CPython.

trots att det är skrivet i C-programmeringsspråk distribueras CPython som ett vanligt Python-bibliotek. Den sammanställer Python-källkoden till en mellanliggande bytekod. Den mellanliggande bytekoden exekveras av den virtuella cpython-maskinen. Många programmerare väljer CPython på grund av dess kompatibilitet med ett brett utbud av Python-paket och C-förlängningsmoduler. Men cpython-kompilering gör Python långsammare än olika kompilerade programmeringsspråk och krävde ytterligare serverresurser.därför väljer många programmerare alternativ Python-implementering för att öka kodkörningshastigheten. De har även möjlighet att välja mellan flera alternativ till CPython — Jython, IronPython, Cython, PyPy och CLPython. Men en stor andel Python-programmerare föredrar PyPy framför andra implementeringar på grund av dess optimala prestanda och hastighet. Till skillnad från andra implementeringar skrivs PyPy i Python programmeringsspråk. Den använder även en tolk som är skriven i en delmängd av Python programmeringsspråk — RPython.

PyPy ökar Python-kodkörningshastigheten drastiskt genom Just-in-time (JIT) – kompilering. Det utnyttjar JIT-kompileringsmetoder för att förbättra tolksystemets effektivitet och prestanda. JIT-kompilatorn gör vidare att PyPy kör både korta och långa Python-program mycket snabbare än liknande implementeringar. Flera studier tyder till och med på att PyPy är cirka 7,5 gånger snabbare än CPython. Varje ny version av PyPy kommer vidare med förbättrad prestanda och kör Python-program snabbare än föregångaren.

varför utvecklare föredrar PyPy till andra implementeringar av Python?

Jit Compilation

PyPy syftar till att optimera exekveringshastigheten för varje Python-program. Den levereras med en inbyggd JIT-kompilator. Den använder även JIT kompileringsmetoder för att utföra både enkla och stora Python program mush snabbare än standard Python genomförandet. Därför väljer många utvecklare PyPy att köra stora och komplexa Python-applikationer snabbare.

minskad minnesförbrukning

förutom att öka kodkörningstiden gör PyPy också att Python-program förbrukar mindre minne. Minskningen i minnesanvändning kan dock skilja sig från ett program till ett annat. Men PyPy gör fortfarande Python-program förbrukar mindre minne än CPython.

Stackless Python stöd

PyPy stöder ytterligare en förbättrad version av Python programmeringsspråk — Stackless Python. Stackless Python körs trådbaserade program mer effektivt än Python. Det hjälper till och med programmerare att undvika några av komplexiteten och prestandaproblemen relaterade till konventionella trådar. När du använder PyPy kan programmerarna till och med påskynda applikationer genom att skriva kod i samtidig stil.

en annan Sandboxningsmetod

PyPy antar vidare en sandboxningsmetod som gör det möjligt för programmerare att köra otillförlitliga Python-program mer effektivt. Sandboxing-metoden kräver inte att programmerare begränsar användningen av språkfunktioner som anses vara osäkra. Istället ersätter det samtalet från Python-programmet till externa bibliotek med en stub. Stubben interagerar med tredjepartsbibliotek baserat på processhanteringspolicyn. Sandboxing-metoden är dock fortfarande en fungerande prototyp.

på det hela taget är PyPy mycket snabbare än andra implementeringar av Python. Som framhävs av flera studier är det cirka 7, 5 gånger snabbare än CPython. Dessutom kommer varje ny version av PyPy med förbättrad prestanda. Men exekveringstiden kan skilja sig från ett program till ett annat. Enligt specifika studier utför PyPy ren Python-kod mycket snabbare de program som kallar C-kodade funktioner. Därför måste Python-utvecklare komma ihåg fördelarna och nackdelarna med PyPy för att optimera Python-kodens exekveringshastighet.