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PyPy 是否在编译时进行静态类型检查以在编译时捕获类型错误？如果没有，HM 类型推断之类的东西是否有助于在编译时捕获这些错误？

我有一个使用Python 2.7.4在Spyder中开发的python脚本.使用以下命令从另一个python脚本调用此脚本:

execfile('script.py')

我想知道如何使用PyPy运行两个python脚本(我喜欢这个,因为它比标准Python更快).谢谢!

PS:我已经在Windows中安装了PyPy.

我使用 cffi 模块来包装简单的 C 代码。问题是，我需要添加一个标志来使其编译（std=c99）。目前我有类似的东西：

from cffi import FFI
ffibuilder = FFI()
with open("test.c", 'r') as f:
    ffibuilder.set_source("mymodule", f.read()) 
with open("test.h", 'r') as f:
    ffibuilder.cdef(f.read())
if __name__ == "__main__":
    ffibuilder.compile(verbose=True)

问题是，cffi 自己调用 gcc，我想将 std=c99 添加到它调用 gcc 的标志中。我缺少任何参数吗？

（注意：我可以更改 gcc 命令本身或运行 cffi 自己使用的 gcc 命令，我想知道我是否缺少一些正确的方法来执行此操作）

我有一个使用aiohttp和pandas编写的python web服务来执行一些基本的pandas操作.我尝试使用pypy 3.5-9.0 docker(https://hub.docker.com/_/pypy/)运行它,性能非常慢,相比之下,当我使用python 3.6 docker image运行时附带的时间截图花在调用堆栈中的每个函数上,似乎一切都很慢.....任何线索？

在过去的几天里,我一直在玩Nuitka,这是一个将Python编译成可执行C/C++程序的工具.

我没有发现Nuitka的任何速度优势(与PyPy相比).那么Nuitka是什么意思？我错过了什么吗？

我在Ubuntu16.04上通过以下代码将psycopg2安装到pypy3(Python3.5.3)：

pypy3 -m pip install psycopg2\n

但是，我遇到了一些错误：

\n

Error\xef\xbc\x9ab\'您需要安装 postgresql-server-dev-XY 来构建服务器端扩展或 libpq-dev 来构建客户端应用程序。\\n\'

\n\n

命令“python setup.py Egg_info”失败，/tmp/pip-install-epd368s6/psycopg2 中的错误代码为 1

\n

我在“您需要安装 postgresql-server-dev-XY 来构建服务器端扩展或 libpq-dev 来构建客户端应用程序”中找到了解决方案。

我的电脑已经安装了Postgresql9.5，所以我使用这些命令来安装：

sudo apt-get install libpq-dev\npypy3 -m pip install psycopg2\n

没有报告错误，但是当我尝试“import psycopg2”时，我得到了 ImportError：

在此输入图像描述

我在“ pypy3 import psycopg2 error (PyCodec_Encoder) ”中发现了同样的错误，但没有找到解决方案。

有人知道如何修复它吗？

使用 CPython2 我可以编译我的 Python 源代码包python.exe -c "import mypackage"。*.py递归删除所有文件后，我可以简单地导入它import mypackage并像往常一样使用它。

使用 CPython3 我可以编译我的 Python 源代码 pyckage python.exe -m compileall -b "full/path/to/mypackage"。*.py递归删除所有文件后，我可以简单地使用import mypackage. 并像往常一样使用它。

这甚至可以以完全相同的方式使用 PyPy3 来完成。

令人惊讶的是，当使用 PyPy2 时，这不起作用！

编译和删除源文件后，我得到以下输出：

Python 2.7.13 (9112c8071614, Feb 06 2019, 23:10:08)
[PyPy 7.0.0 with MSC v.1500 32 bit] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>> import mypackage
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: …

我试图找到一种方法，在合理的时间和动作中以编程方式解决 24 块滑动拼图。这是我描述的谜题中已解决状态的示例：

我已经发现 IDA* 算法可以很好地为 15 拼图（4x4 网格）完成此任务。IDA* 算法能够在非常合理的时间内找到任何 4x4 滑动拼图的最少移动次数。我运行了一个改编版对此测试 4x4 滑动拼图的代码，并且能够通过使用 PyPy 进一步显着减少运行时间。不幸的是，当这段代码适用于 5x5 滑动拼图时，它运行得非常慢。我跑了一个多小时，最终看到它完成就放弃了，而它在 4x4 网格上只运行了几秒钟。我理解这是因为随着网格的增加，需要搜索的节点数量呈指数增长。但是，我不希望找到 5x5 滑动拼图的最佳解决方案，而只是寻找接近最佳的解决方案。例如，如果给定谜题的最佳解决方案是 120 步，那么我会满意任何低于 150 步并且可以在几分钟内找到的解决方案。

是否有任何特定的算法可以实现这一点？

我想在我的 Ubuntu 上安装 PyPy 并且我希望它在系统范围内安装，这样我就可以在任何地方的终端中调用 PyPy，例如：pypy main.py。我还想要标准的 python 和 pip 可用。

我还不是一个非常有经验的 Linux 用户，所以我迷失了。

我编写了一个 python 程序，并使用 pypy 和 python 运行它，我插入了一些计时打印来测量性能差异。在某些情况下，加速比为 10 倍，而在其他情况下则没有变化。谁能解释一下在编写程序时是否需要遵循规则以利用 pypy 提供的潜在加速？EG 避免某些语法，更喜欢某些数据结构而不是其他......

我发现加速在 12 倍到 1.5 倍之间