PyPy之所以比CPython更快，关键在于其采用的实现机制——partial evaluation。这是现代编译器/运行时项目中的一种核心思想，如Truffle/Graal的实践。在PyPy中，实现了在运行时对解释器进行编译，并通过特化过程将代码优化至机器码，这一过程不仅提高了执行效率，还为新语言实现提供了一条捷径，即通过编写解释...
pypy为什么会比cpython还要快？
PyPy之所以比CPython更快，关键在于其采用的实现机制——partial evaluation。这是现代编译器/运行时项目中的一种核心思想，如Truffle/Graal的实践。在PyPy中，实现了在运行时对解释器进行编译，并通过特化过程将代码优化至机器码，这一过程不仅提高了执行效率，还为新语言实现提供了一条捷径，即通过编写解释器，自动获得高性能的JIT编译器。
PyPy的实现机制中，trace两层（即trace一层RPython解释器，再特化用户的Python代码）的做法被称为meta-tracing。这种深度的特化使得解释器能够更准确地预测和优化代码执行路径，从而提升性能。相较于其他tracing JIT编译器，如TraceMonkey或LuaJIT2，PyPy能够提供更高效的执行效率，特别是在支持JIT编译方面。
以Topaz为例，基于PyPy框架实现的Ruby项目，其性能表现远超当时最快速的Ruby实现JRuby。Topaz无需实现完整的JIT编译器，仅需编写带有足够注解的RPython解释器，即可自动获得高性能的带JIT编译器的实现。
相比之下，CPython通过解释执行代码，其性能相较于纯解释执行的PyPy而言存在潜在优势，但这并非CPython性能优势的根本原因。PyPy在实现Python时，通过优化对象布局、优化虚方法查找等runtime方面的改进，显著提升了执行效率。
综上所述，虽然PyPy与CPython在实现机制上有本质区别，但它们之间的性能差异主要归因于PyPy对partial evaluation的高效利用以及其在runtime优化上的创新。这些runtime优化措施使得PyPy在执行效率方面超越了CPython。2024-11-03
