CPython과 다른 Python 구현 비교

CPython:

Cpython은 Guido van Rossum이 만든 Python의 참조 구현입니다. C로 작성되었으며 Virtual Machine을 사용하여 Python 바이트코드를 해석합니다. CPython은 개발 및 생산에 널리 사용되며 대부분의 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

성능:

CPython은 기계어 코드에서 바이트코드를 실행하기 때문에 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있습니다. 그러나 해석된 특성으로 인해 PyPy와 같은 다른 컴파일된 구현만큼 빠르지 않을 수 있습니다.

메모리 사용량:

CPython은 인터프리터이고 런타임에 바이트코드를 기계어 코드로 변환해야 하기 때문에 메모리 사용량이 적당합니다.

플랫폼 지원:

CPython은 windows, linux, MacOS 및 Unix를 포함한 광범위한 플랫폼을 지원합니다.

PyPy:

PyPy는 Python의 JIT(Just-In-Time) 구현입니다. 이는 Python에서 영감을 받은 제한된 하위 집합인 C 및 RPython으로 작성되었습니다. PyPy는 바이트코드를 기계어 코드로 직접 컴파일하여 성능을 향상시킵니다.

성능:

PyPy는 바이트코드 해석 단계가 없기 때문에 일반적으로 CPython보다 빠릅니다. 특히 계산 집약적인 작업에 적합합니다.

메모리 사용량:

PyPy는 필요할 때만 코드를 컴파일하기 때문에 CPython보다 메모리 사용량이 적습니다.

플랫폼 지원:

PyPy는 Windows, Linux, macOS를 포함하여 CPython보다 더 적은 수의 플랫폼을 지원합니다.

자이썬:

Jython은 Python의 Java 구현입니다. 이를 통해 Python 코드를 Java Virtual Machine(JVM)에서 실행할 수 있습니다.

성능:

Jython의 성능은 JVM에서 Python 바이트코드를 컴파일하고 실행해야 하기 때문에 CPython 및 PyPy보다 느립니다.

메모리 사용량:

Jython은 추가 JVM 오버헤드가 필요하기 때문에 CPython보다 메모리 사용량이 더 높습니다.

플랫폼 지원:

Jython은 Java Virtual Machine을 지원하는 모든 플랫폼을 지원합니다.

IronPython:

IronPython은 Python의 .net 구현입니다. 이를 통해 Python 코드를 .NET Framework에서 실행할 수 있습니다.

성능:

IronPython의 성능은 Jython과 유사하며 CPython 및 PyPy보다 느립니다.

메모리 사용량:

IronPython은 필요한 추가 .NET 오버헤드로 인해 CPython보다 메모리 사용량이 더 높습니다.

플랫폼 지원:

IronPython은 Windows 플랫폼만 지원합니다.

올바른 구현 선택:

올바른 Python 구현을 선택하는 것은 특정 애플리케이션의 요구 사항에 따라 다릅니다. 고성능이 요구되는 계산 집약적인 작업의 경우 PyPy가 좋은 선택입니다. CPython은 크로스 플랫폼 지원과 상대적으로 낮은 메모리 사용량이 필요한 애플리케이션을 위한 확실한 선택입니다. Java 또는 .NET 통합이 필요한 경우 각각 Jython 또는 IronPython이 좋은 선택입니다.

데모 코드:

다음 코드는 CPython 및 PyPy에서 피보나치 수열을 구현합니다.

CPython:

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PyPy:

으아아아

위의 예에서 PyPy는 @jit 데코레이터를 사용하여 fibonacci 함수를 jit 컴파일로 표시하여 성능을 향상시킵니다.

위 내용은 CPython과 다른 Python 구현 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!