CPython im Vergleich zu anderen Python-Implementierungen

CPython:

Cpython ist eine Referenzimplementierung von Python, erstellt von Guido van Rossum. Es ist in C geschrieben und verwendet die „Virtuelle Maschine“ zur Interpretation des Python-Bytecodes. CPython wird häufig in der Entwicklung und Produktion verwendet und ist auf den meisten Plattformen verfügbar.

Leistung:

CPython ist für seine hervorragende Leistung bekannt, da es Bytecode in Maschinencode ausführt. Aufgrund seiner interpretierten Natur ist es jedoch möglicherweise nicht so schnell wie andere kompilierte Implementierungen wie PyPy.

Speichernutzung:

CPython hat eine mäßige Speichernutzung, da es ein Interpreter ist und zur Laufzeit Bytecode in Maschinencode umwandeln muss.

Plattformunterstützung:

CPython unterstützt eine Vielzahl von Plattformen, darunter

Windows

, Linux, MacOS und Unix.

PyPy:

PyPy ist eine Just-in-Time-Implementierung (JIT) von Python. Es ist in C und RPython geschrieben, einer eingeschränkten Teilmenge, die von Python inspiriert ist. PyPy kompiliert Bytecode direkt in Maschinencode und verbessert so die Leistung.

Leistung:

PyPy ist im Allgemeinen schneller als CPython, da der Schritt der Bytecode-Interpretation entfällt. Es eignet sich besonders für rechenintensive Aufgaben.

Speichernutzung:

PyPy hat eine geringere Speichernutzung als CPython, da es Code nur bei Bedarf kompiliert.

Plattformunterstützung:

PyPy unterstützt weniger Plattformen als CPython, einschließlich Windows, Linux und macOS.

Jython:

Jython ist die Java-Implementierung von Python. Es ermöglicht die Ausführung von Python-Code auf der Java Virtual Machine (

JVM

).

Leistung:

Jythons Leistung ist langsamer als CPython und PyPy, da Python-Bytecode kompiliert und auf der JVM ausgeführt werden muss.

Speichernutzung:

Jython hat aufgrund des zusätzlichen JVM-Overheads eine höhere Speichernutzung als CPython.

Plattformunterstützung:

Jython unterstützt jede Plattform, die Java Virtual Machine unterstützt.

IronPython:

IronPython ist die

.net

-Implementierung von Python. Es ermöglicht die Ausführung von Python-Code im .NET Framework.

Leistung:

IronPythons Leistung ähnelt Jython und ist langsamer als CPython und PyPy.

Speichernutzung:

IronPython hat aufgrund des zusätzlichen .NET-Overheads auch eine höhere Speichernutzung als CPython.

Plattformunterstützung:

IronPython unterstützt nur die Windows-Plattform.

Wählen Sie die richtige Umsetzung:

Die Auswahl der richtigen Python-Implementierung hängt von den Anforderungen Ihrer spezifischen Anwendung ab. Für rechenintensive Aufgaben, die eine hohe Leistung erfordern, ist PyPy eine gute Wahl. CPython ist eine gute Wahl für Anwendungen, die plattformübergreifende Unterstützung und relativ geringen Speicherverbrauch erfordern. In Fällen, in denen eine Java- oder .NET-Integration erforderlich ist, sind Jython bzw. IronPython eine gute Wahl.

Demo-Code:

Der folgende Code implementiert die Fibonacci-Sequenz in CPython und PyPy:

CPython:

def fibonacci(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

PyPy:

from rpython.rlib import jit

@jit
def fibonacci(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

Im obigen Beispiel markiert PyPy die Fibonacci-Funktion mithilfe des @jit-Dekorators als JIT-kompiliert, was die Leistung verbessert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCPython im Vergleich zu anderen Python-Implementierungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!