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什么是关于Python和CPython (Jython,IronPython)的所有这些大惊小怪,我不明白:

python.org提到CPython是:

Python的"传统"实现(绰号CPython)

另一个Stack Overflow问题提到:

CPython是Python的默认字节码解释器,用C语言编写.

老实说,我没有得到这两个解释实际上意味着什么,但我认为,如果我使用CPython,这意味着当我运行示例python代码时,它将它编译为C语言,然后执行它就好像它是C码

那么CPython究竟是什么呢？与python相比它有何不同？我是否应该使用CPython而不是Python,如果有的话,它有什么优势呢？

Psyco 工作时很棒.然而,短期移动到Python的32位版本,它看起来并不像我们会得到一个64位版本很快随时随地.是否有任何替代psyco可以加速CPU绑定的一般python代码？

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将Psyco移植到64位可能存在哪些陷阱？

我知道Python主要比fortran和c / c ++等语言慢，因为它是解释而不是编译的。

我也读过的另一个原因是它很慢，因为它是动态类型的，即您不必声明变量类型，而是自动声明它。这非常好，因为它使代码看起来更简洁，而且您基本上不必太担心变量类型。

我知道这样做的理由不是很好，因为您可以包装例如。使用Python编写的fortran代码，但是是否可以手动覆盖Python的这种动态类型化性质并手动声明所有变量类型，从而提高Python的速度？

截至 2020 年，可以使用 pypy 安装 scipy。（pypy下可以安装scipy吗？）

pypy3 -mpip install scipy\n

然而，轮子因这种错误而失败：

  error: Command "g++ -pthread -DNDEBUG -O2 -fPIC -I/tmp/pip-build-env-lfdsn__t/overlay/site-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/pypy3/include -c scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.cxx -o build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.o.d -std=c++14 -fvisibility=hidden" failed with exit status 1\n\n\n  ERROR: Failed building wheel for scipy\n

无法构建 scipy\n错误：无法为使用 PEP 517 的 scipy 构建轮子，并且无法直接安装

使用 --no-use-pep517 选项给出类似的结果：

    error: Command "g++ -pthread -DNDEBUG -O2 -fPIC -I/home/ezako/.local/lib/pypy3.6/site-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/pypy3/include -c scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.cxx -o build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.o.d -std=c++14 -fvisibility=hidden" failed with exit status …