我的理解
C++被编译成机器代码并执行.
Python被编译成字节码
然后执行该字节码
这个执行步骤需要什么？Cpython和PyPy有什么不同？
性能差异在哪里发挥作用？Python的动态类型在性能方面取得了哪些进展？
谢谢!
我无法在 Ubuntu 15.10 上为 pypy 4.0.1 安装 pip。
我从http://pypy.org/download.html下载了 pypy 4.0.1 。为它创建了一个符号链接。并使用 wget 从https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py下载 get-pip.py 。
但是当我跑的时候sudo pypy get-pip.py，我得到了例外：
Collecting pip
Exception:
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/tmps2kjCI/pip.zip/pip/basecommand.py", line 211, in main
status = self.run(options, args)
File "/tmp/tmps2kjCI/pip.zip/pip/commands/install.py", line 294, in run
requirement_set.prepare_files(finder)
File "/tmp/tmps2kjCI/pip.zip/pip/req/req_set.py", line 334, in prepare_files
functools.partial(self._prepare_file, finder))
File "/tmp/tmps2kjCI/pip.zip/pip/req/req_set.py", line 321, in _walk_req_to_install
more_reqs = handler(req_to_install)
File "/opt/pypy-4.0.1-linux64/lib_pypy/_functools.py", line 42, in __call__
return self._func(*(self._args + fargs), **fkeywords)
File "/tmp/tmps2kjCI/pip.zip/pip/req/req_set.py", …我已经在运行 El Capitan 的 Mac 上安装了 Python 2.7 和 3.5。此外，我将 Sympy 包（通过 pip 安装）与 python 一起使用。我想用 Pypy 运行我的代码（安装自制软件），但似乎 Pypy 没有找到 Sympy 并说：
“没有名为 sympy 的模块”
我根本不是专家，现在不知道该怎么办。Sympy 适用于 python 2 和 3，但不适用于 Pypy。
我感谢每一个答案，提前谢谢你。
我必须读取和解析太大而无法加载到内存中的 .pcap 文件。我目前在离线模式下使用嗅探
sniff(offline=file_in, prn=customAction, store=0)
使用 customAction 函数，大致如下所示：
customAction(packet):
global COUNT
COUNT = COUNT + 1
# do some other stuff that takes practically 0 time
目前，这处理数据包的速度太慢。我已经在“驱动程序”程序中使用子进程在不同内核上同时在多个文件上运行此脚本，但我确实需要提高单核性能。
我尝试使用 pypy，但感到失望的是，使用 pypy 的性能比使用 python3 (anaconda) 的性能好不到 10%。
使用 pypy 运行 50k 数据包的平均时间为 52.54 秒
使用 python3 运行 50k 数据包的平均时间为 56.93 秒
有什么办法可以加快速度吗？
编辑：下面是 cProfile 的结果，您可以看到代码在分析时有点慢，但所有时间都花在 scapy 上。
66054791 function calls (61851423 primitive calls) in 85.482 seconds
Ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
957/1 0.017 0.000 85.483 85.483 …为了测试 Pypy JIT 明显更快的说法，我编写了一个简单的代码，该代码重复添加两个大小为 1200x1200 的数组。我的代码如下
import numpy as np
import random
a=np.zeros((1200, 1200), dtype=np.float32)
b=np.zeros((1200, 1200), dtype=np.float32)
import timeit
#Start timer
start=timeit.default_timer()
#Initialize the arrays
for j in range(1200):
for k in range(1200):
a[j][k]=random.random()
b[j][k]=random.random()
#Repeatedly add the arrays
for j in range(10):
a=np.add(a,b)
#Stop timer and display the results
stop=timeit.default_timer()
print stop-start
对于普通的 python，执行时间约为 1.2 - 1.5 秒。但是使用 Pypy 它会超过 15 秒吗？同样在上述情况下，我只添加了 10 次数组。如果我将此值增加到 1000，我的计算机将停止响应。我发现这是因为使用 pypy 时几乎消耗了整个 RAM。难道我做错了什么？或者问题是其他的？
我正在寻找将 python 源代码编译成二进制文件。出于性能原因，我通常使用 pypy（我的应用程序使用 pypy 运行得更快）。我从 2012 年找到了这个答案，指出使用任何现有工具（例如 pyinstaller）都无法将 pypy 编译为二进制文件。将 PyPy 编译为 Exe。我不太能理解顶级回应作为解决方案所解释的内容。
我想知道：
现在是否有一种相当简单的方法可以使用 pypy 作为解释器将 python 代码编译为二进制文件？
我实际上并不需要使用 pypy，我只是为了提高性能而使用它。有没有一种合理的方法可以避免使用 pypy 但仍然可以获得类似的性能提升？这仍然需要支持编译为二进制文件。
作为附加说明，我使用 2.7 语法。
我尝试了以下分析器，所有这些都与 pypy (5.8.0) 不兼容：
__itemsize__，并且根据一些谷歌结果，它无论如何都不会产生有用的结果most_common_types()返回一个空列表。有没有办法在pypy（相当于objgraph.most_common_types()）中获取类型列表及其实例的内存使用情况？
我使用 pypy 基础的 Dockerfile 失败，出现 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'llvm-config' when install llvmlite，numba 的依赖项，在我的 requirements.txt 中列出
我尝试在 Debian 8 上遵循并更新Python numba / llvmlite此处的说明 - 我无法构建 llvmlite
我的错误更详细：
Building wheels for collected packages: llvmlite
Building wheel for llvmlite (setup.py): started
Building wheel for llvmlite (setup.py): finished with status 'error'
ERROR: Command errored out with exit status 1:
command: /usr/local/bin/pypy3 -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/tmp/pip-install-ux49fegr/llvmlite/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/tmp/pip-install-ux49fegr/llvmlite/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, …我知道有一个重复的问题，但它是从 2017 年开始的。
我正在尝试在我的 conda 中 pip install matplotlib： pypy3 -mpip install matplotlib
这是我得到的错误 - 由于 SO 限制，我不得不截断日志。
我的理解是matplotlib可以安装在pypy上。这样对吗？如果没有，是否有解决方法？
Collecting matplotlib
Downloading matplotlib-3.3.0.tar.gz (38.8 MB)
|????????????????????????????????| 38.8 MB 264 kB/s
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/envs/pypy3/lib/python3.6/site-packages (from matplotlib) (0.10.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /opt/conda/envs/pypy3/lib/python3.6/site-packages (from matplotlib) (1.2.0)
Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /opt/conda/envs/pypy3/lib/python3.6/site-packages (from matplotlib) (1.19.1)
Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /opt/conda/envs/pypy3/lib/python3.6/site-packages (from matplotlib) (7.2.0)
Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.3 in /opt/conda/envs/pypy3/lib/python3.6/site-packages (from matplotlib) (2.4.7)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in …我的 Mac 上有一个程序，我认为它太慢了。我想使用 pypy 来加速它。我得到了 pypy 的 mac 二进制发行版，然后运行了./pypy -m pip install .... 它说我需要运行 ensurepip。但是当我运行它时，它引发了这个错误：
File "/Users/Andy/Downloads/pypy3.7-v7.3.3-osx64/lib-python/3/runpy.py", line 196, in _run_module_as_main
"__main__", mod_spec)
File "/Users/Andy/Downloads/pypy3.7-v7.3.3-osx64/lib-python/3/runpy.py", line 85, in _run_code
exec(code, run_globals)
File "/Users/Andy/Downloads/pypy3.7-v7.3.3-osx64/lib-python/3/ensurepip/__main__.py", line 5, in <module>
sys.exit(ensurepip._main())
File "/Users/Andy/Downloads/pypy3.7-v7.3.3-osx64/lib-python/3/ensurepip/__init__.py", line 214, in _main
default_pip=args.default_pip,
File "/Users/Andy/Downloads/pypy3.7-v7.3.3-osx64/lib-python/3/ensurepip/__init__.py", line 127, in _bootstrap
return _run_pip(args + [p[0] for p in _PROJECTS], additional_paths)
File "/Users/Andy/Downloads/pypy3.7-v7.3.3-osx64/lib-python/3/ensurepip/__init__.py", line 32, in _run_pip
runpy.run_module("pip", run_name="__main__", alter_sys=True)
File "/Users/Andy/Downloads/pypy3.7-v7.3.3-osx64/lib-python/3/runpy.py", line 208, in run_module
return _run_module_code(code, init_globals, …