CPython と他の Python 実装の比較

CPython:

Cpython は、Guido van Rossum によって作成された Python のリファレンス実装です。これは C で書かれており、仮想マシンを使用して Python バイトコードを解釈します。 CPython は 開発 および運用環境で広く使用されており、ほとんどのプラットフォームで利用できます。

＃＃＃＃＃＃パフォーマンス：＃＃＃＃＃＃

CPython は、マシンコードでバイトコードを実行するため、優れたパフォーマンスで知られています。ただし、解釈される性質のため、PyPy などの他のコンパイル済み実装ほど高速ではない可能性があります。 ＃＃＃＃＃＃メモリ使用量：＃＃＃＃＃＃ CPython はインタープリターであり、実行時にバイトコードをマシンコードに変換する必要があるため、メモリ使用量は中程度です。

プラットフォームのサポート:

CPython は、

windows

、

linux

、MacOS、Unix などの幅広いプラットフォームをサポートします。

PyPy： PyPy は、Python のジャストインタイム (JIT) 実装です。これは C と、Python からインスピレーションを得た制限付きサブセットである RPython で書かれています。 PyPy はバイトコードを直接マシンコードにコンパイルし、パフォーマンスを向上させます。 ＃＃＃＃＃＃パフォーマンス：＃＃＃＃＃＃ PyPy はバイトコードの解釈手順が不要なため、一般に CPython よりも高速です。これは、計算負荷の高いタスクに特に適しています。

＃＃＃＃＃＃メモリ使用量：＃＃＃＃＃＃

PyPy は、必要な場合にのみコードをコンパイルするため、CPython よりもメモリ使用量が低くなります。

プラットフォームのサポート:

PyPy がサポートするプラットフォームは、Windows、Linux、macOS など CPython よりも少ないです。

ジソン：

Jython は Python の Java 実装です。これにより、Python コードを Java 仮想マシン (JVM) 上で実行できるようになります。

＃＃＃＃＃＃パフォーマンス：＃＃＃＃＃＃

Jython のパフォーマンスは、Python バイトコードを JVM 上でコンパイルして実行する必要があるため、CPython や PyPy よりも遅くなります。

＃＃＃＃＃＃メモリ使用量：＃＃＃＃＃＃

Jython は追加の JVM オーバーヘッドを必要とするため、CPython よりもメモリ使用量が高くなります。

プラットフォームのサポート:

Jython は、Java 仮想マシンをサポートするあらゆるプラットフォームをサポートします。

アイアンパイソン：

IronPython は、Python の

.net

実装です。これにより、Python コードを .NET Framework 上で実行できるようになります。

＃＃＃＃＃＃パフォーマンス：＃＃＃＃＃＃

IronPython のパフォーマンスは Jython に似ていますが、CPython や PyPy よりも遅くなります。

＃＃＃＃＃＃メモリ使用量：＃＃＃＃＃＃

IronPython は、追加の .NET オーバーヘッドが必要なため、CPython よりもメモリ使用量が高くなります。

プラットフォームのサポート:

IronPython は Windows プラットフォームのみをサポートします。

正しい実装を選択してください:

正しい Python 実装の選択は、特定のアプリケーションのニーズによって異なります。高いパフォーマンスを必要とする計算負荷の高いタスクには、PyPy が適しています。 CPython は、クロスプラットフォームのサポートと比較的少ないメモリ使用量を必要とするアプリケーションにとって確実な選択肢です。 Java または .NET の統合が必要な場合は、それぞれ Jython または IronPython が適しています。

デモコード:

次のコードは、CPython と PyPy でフィボナッチ数列を実装します。 CPython：

リーリー PyPy：

リーリー

上記の例では、PyPy はフィボナッチ関数を @jit デコレーターを使用してコンパイルされた jit としてマークします。これによりパフォーマンスが向上します。

以上がCPython と他の Python 実装の比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。