标签: pypy

与手写的C相比,pypy能否快速处理线程和套接字？与普通的蟒蛇相比？

我只是尝试一下,但有问题的python代码是为一小群计算机编写的,我不是管理员.我在这里问,因为我的谷歌尝试只提供了与cython,unladen swallow等的比较,如果这不太可行,我不想让管理员知道它.

我实际上并不需要pypy来擅长C; 我正在寻找使用它,因为现在解释器的开销完全掩盖了我想要计算的计算.我只需要pypy让我在手写的C附近.

我对python很新,但我想通过制作游戏来学习它,而pygame似乎是最好的选择.由于PyPy是python的最快实现(我认为),我决定使用那个.但我不知道如何让这两个人一起工作.

我在窗户上.

如果有人愿意一步一步地告诉我我需要做什么,我会非常感激.

到目前为止,我已经安装(解压缩到文件夹)PyPy,将pypy.exe设置为打开.py文件的默认设置,安装Pygame并尝试运行其中一个示例.py文件.我在文件中的第一个导入行中收到"模块pygame not found"错误.

我正在尝试将使用Pythonic语义编写的代码自动编译/转换为本机和快速Javascript代码.

有什么工具可以做到这一点,可以像Java等一样提供良好的调试支持？

有没有人这样做过？

为什么？

我正在尝试用复杂的主循环,时间轴,一些物理模拟和一些复杂的交互来编写一些可视化代码.IE:它是一个实际的CPU绑定问题.

使用Javascript编写并在其浏览器环境中进行测试比在一个体面的IDE中运行的Java,.NET或Python更难调试.但是对于使用复杂的客户端代码进行实际的大规模Web开发,至少需要编译为Javascript,如果不直接写入它.

背景:最新进展

Emscripten允许将C/C++编译为Javascript,由于ArrayBuffer的类型化阵列支持和新的浏览器JS引擎,可以在浏览器中提高效率,因为ASM.js和LLJS利用了Mozilla最近的速度改进(其他供应商可能很快跟随).

Altjs.org有一个Javascript holternaltives的清单,但是还没有专注于最近的速度改进或特别好的语义,但它已成为人们用更好的工具为浏览器编码的常见地方.特别是Emscripten有很多令人惊叹的演示.

已考虑的可能选择:

• Shedskin - 目前我已经尝试过让Shedskin工作,但我的C++/C技能有限(Emscripten只为它使用的Boehm灵感垃圾收集器公开了一个C API,Shedskin需要一个C++垃圾收集类来处理它的对象,它不存在然而).
• UnLden Swallow/RPython,到LLVM - 尚未能在Ubuntu上正确设置
• Boo到Java然后到LLVM(还没能在我的Ubuntu系统上安装)

附加限制:

• 我需要在我的Ubuntu系统上使用它.
• 编译的Javascript应该小于1 MB
• 仍然可以使用本地语言(也是交叉编译)进行调试,从而可以利用现有的调试工具.

"构建指令表的这个过程应该非常有趣.它不需要成为苦差事的真正危险,因为任何非常机械的过程都可能被转移到机器本身." - 艾伦·图灵,1946年

(这是PyPy统计分析器的后续)

我在PyPy下运行一些Python代码,并希望对其进行优化.

在Python中,我会使用statprof或lineprofiler知道哪些确切的行导致减速并尝试解决它们.但是在PyPy中,两个工具都没有真正报告合理的结果,因为PyPy可能会优化掉某些行.我也不愿意使用,cProfile因为我发现很难提炼报告功能的哪一部分是瓶颈.

有没有人有关于如何进行的一些提示？也许是另一个在PyPy下运行良好的分析器？一般来说,如何为PyPy优化Python代码？

因为我想要实现的算法使用索引,1..n并且因为它非常容易将每个索引移动一个,所以我决定变得聪明并在每个列表的开头插入一个虚拟元素,因此我可以使用本文中的原始公式.

为了简洁起见,请考虑以下玩具示例:

def calc(N):
    nums=[0]+range(1,N+1)
    return sum(nums[1:]) #skip first element

但是,我担心,我的结果是虚假的,因为我可以在某处意外访问第0个元素而不是意识到它.所以我变得更聪明,None而不是0作为第一个元素使用 - 每次算术操作都会导致运行时错误:

def calc_safe(N):
    nums=[None]+range(1,N+1) #here we use "None"
    return sum(nums[1:]) 

令人惊讶的是,这个小小的变化导致了pypy的巨大性能损失(即使使用当前的5.8版本) - 代码变得慢了大约10倍!这是我机器上的时间:

                    pypy-5.8    cpython
calc(10**8)         0.5 sec     5.5 sec
calc_safe(10**8)    7.5 sec     5.5 sec

作为一个侧节点:Cpython不关心,是否None使用.

所以我的问题是双重的:

1. 显然使用None不是一个好主意,但为什么呢？
2. 是否有可能获得None-approach 的安全性并保持性能？

编辑:正如Armin所解释的那样,并非所有列表都相同,我们可以看到,通过以下方式使用了哪种策略:

import __pypy__ 
print __pypy__.strategy(nums)

在第一种情况下,它是IntegerListStrategy在第二种情况下ObjectListStrategy.如果我们使用大整数值(例如2**100)代替,则会发生同样的情况None.

我有这个代码：

output_array = np.vectorize(f, otypes='d')(input_array)

我想用这段代码替换它，它应该给出相同的输出：

output_array = np.ndarray(input_array.shape, dtype='d')
for i, item in enumerate(input_array):
    output_array[i] = f(item)

我想要第二个版本的原因是我可以output_array在一个单独的线程中开始迭代，同时计算它。（是的，我知道 GIL，那部分已经处理好了。）

不幸的for是，即使我没有在单独的线程上处理数据，循环也很慢。我在 CPython 和 PyPy3 上对它进行了基准测试，这是我的目标平台。在 CPython 上它比 慢 3 倍vectorize，在 PyPy3 上它比vectorize!慢 67 倍。

尽管 Numpy 文档说“vectorize提供该函数主要是为了方便，而不是为了性能。实现本质上是一个 for 循环。”

知道为什么我的实现很慢，以及如何快速实现仍然允许我output_array在完成之前使用？

如何使用 PyPy （最好pypy3）而不是标准 python poetry？

也就是说，应该存储什么pyproject.toml？还需要其他改变吗？

类似于为什么在 Python3 中 use True 比 use 1 慢，但我使用 pypy3 而不是使用 sum 函数。

def sieve_num(n):
    nums = [0] * n
    for i in range(2, n):
        if i * i >= n: break
        if nums[i] == 0:
            for j in range(i*i, n, i):
                nums[j] = 1

    return [i for i in range(2, n) if nums[i] == 0]


def sieve_bool(n):
    nums = [False] * n
    for i in range(2, n):
        if i * i >= n: break
        if nums[i] == …

我一直在使用 cpython，但我对 pypy 很陌生。

在cpython中，这就是我使用虚拟环境和pip的方式。

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python3 -m pip install <package>

我最近开始在一个项目中使用 pypy，并注意到以下内容有效。

pypy3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pypy3 -m pip install <package>

问题：

• cpython venv/pip 和 pypy venv/pip 之间有什么区别吗？
• 我可以使用 cpython 创建 venv，并将其与 pypy 一起使用，反之亦然吗？
• 同样，我可以使用 cpython 的 pip 安装软件包，并从 pypy 解释器使用它们，反之亦然吗？
• 我正在做的事情“正确”吗？或者如果我走这条路，我将来会遇到任何缺点/问题吗？

我更喜欢调用的原因python3 -m ...：

• venv 存在于 std 中。lib，所以我不必全局安装 virtualenv。
• pip比使用and更明确pip3。

参考：

• venv、pyvenv、pyenv、virtualenv、virtualenvwrapper、pipenv 等有什么区别？
• 我应该使用 pip 还是 pip3？

编辑：
尝试在 cpython 和 venv 之间共享 venv 不起作用（事后看来似乎很明显）。仍然可以创建两个单独的 venv，例如 …

我必须使用 Python3（PyPy 实现）分析大量数据，其中我对相当大的浮点数进行一些操作，并且必须检查结果是否足够接近整数。

举个例子，假设我正在生成随机的数字对，并检查它们是否形成毕达哥拉斯三元组（是具有整数边的直角三角形的边）：

from math import hypot
from pprint import pprint
from random import randrange
from time import time

def gen_rand_tuples(start, stop, amount):
    '''
    Generates random integer pairs and converts them to tuples of floats.
    '''
    for _ in range(amount):
        yield (float(randrange(start, stop)), float(randrange(start, stop)))

t0 = time()
## Results are those pairs that results in integer hypothenuses, or
## at least very close, to within 1e-12.
results = [t for t in gen_rand_tuples(1, 2**32, 10_000_000) if …