​比Python快得吓人，PyPy极简入门，Python进阶必备！

众所周知，Python非常强大，简单易学，又有很多轮子可以直接拿来用。

但凡事有利必有弊，Python运行速度慢。如果你要做一些很耗时间的事情，就会头疼。

这时候也许会有人建议你用C，C++等编程语言。

天啊，他们是开玩笑吗？换C语言有那么容易吗！

不过现在福音来了，不用换编程语言，也可以把速度提高很多倍。

这就是我今天要介绍的PyPy！

1 做个实验

这是一段普通的Python代码，计算从0到1亿之间的整数之和：

import time
from termcolor import colored

start = time.time()
number = 0
for i in range(100000000):
    number += i
    
print(colored('FINISHED', 'green'))
print(f'Ellapsed time: {time.time() - start} s')



用默认的Python解释器（CPython)运行，然后再用PyPy运行。

它们的运行时间对比大概是这样的：

当然，不同的机器运行可能会有少许差异，但是你可以看到非常明显的差异。

好吧，我就把这篇文章的目的明说了吧：

其实不需要马上用PyPy，但是你有必要知道它的存在，在必要的时候使用它。

下面这句话是Python的发明者说的：

'If you want your code to run faster, you should probably just use PyPy.' -- Guido van Rossum (creator of Python)

翻译成中文的意思是：

如果你想让代码运行的更快，你或许应该直接用PyPy.

2 PyPy是什么？

到底什么是PyPy？

难道我要再学习一门编程语言吗？

不不不！

PyPy只是另外一种Python代码执行引擎。你的Python代码可以在不做任何改动的情况下，直接运行在PyPy上。

就好像你原本开一辆夏利汽车，现在给你来了一辆法拉利！

同样是利，同样的驾照和驾驶技术，你忽然就变得快乐（快了）起来。因为引擎变了，你的吸引力都变大了很多。

3 又快又好！

PyPy为什么可以这么快呢？

我们默认使用的CPython解释器，它的执行过程是这样的：

Python源代码 -> 字节码 -> 一句一句解释成机器语言 -> 执行

而PyPy使用Just In Time（JIT）技术把Python代码直接编译成机器语言，大概过程是这样的：

Python源代码 -> 机器语言 -> 执行

就光看上面加粗的字的长度，你也看出PyPy肯定很快。

这是PyPy官网给出的比较综合的速度对比：

平均来说，PyPy比CPython快4.2倍。

它的好处除了速度快，还有省内存。这是官方说明：

更要命的是，PyPy使用它非常简单！

4 极简入门

1. 下载

去官网下载页面：

https://www./download.html

下载适合你的版本：

2. 配置环境变量

下载后随便解压到一个位置，并将这个目录添加到系统环境变量：

3. 使用pypy替换python命令

剩下的就是在运行python命令的地方，改成pypy3就行了。

比如打开交互式Python，直接运行pypy3就可以了：

再比如安装第三方库，先安装pip，然后运行和以前几乎一样的命令就行了：

pypy3 -m pip install XXX

注：由于我很少使用 Windows电脑，本部分截图来源于机器学习算法与Python实战 ，作者海洋。

5 适用型和局限性

如果它那么快，又省内存，为什么不把默认的CPython直接改成pypy，让地球人都用pypy好了！

本文开头说过一句话，凡事有利必有弊，没有什么事情是完美的。

Pypy的好处：

• 速度快，比CPython的平均快4.2倍。
• 对于占用内存比较大程序（比如几百M），可以节约内存。
• 适合长时间运行的代码。

但是它也有不小的局限性：

• 适合纯Python的代码
• 对于不是纯Python的代码（通常是调用C库的Python包，比如Numpy），可能有兼容性问题。现在它已经兼容Numpy了，但是可能有其他问题。

7 最后的建议

总的建议在文章开头已经给了：

1. 你不需要马上用PyPy，除非你碰到了性能问题。
2. 但是你有必要知道它的存在，在必要的时候使用它。