PyPy
Template:NoteTA Template:Infobox Software PyPy（Template:IPAc-en）是一种Python编程语言实现[1]，可用于替代CPython（它是标准实现）。由于PyPy解释器在其内部采用了即时编译器，通常运行得比只是单纯解释器的CPython更快[2]。多数Python代码可以很好的运行在PyPy之上，除非代码依赖于CPython扩展，它们在运行于PyPy的时候，要么不工作要么招致一些开销。PyPy在内部使用叫做元跟踪的技术，它将解释器变换成Template:Le。因为解释通常比编译器要容易写，但运行得更慢，这种技术可以更容易的产生出编程语言的高效实现。PyPy的元跟踪工具链叫做RPython。
PyPy正式支持Python 2.7和3.11[3]，但在实现上与CPython有一些不同之处[4]。
细节和动机[编辑]
PyPy被构思为使用一种类似于Python的编程语言来书写Python实现。目的是易于辨识出可改进的区域，并使得PyPy更加灵活和易于同CPython进行试验。
PyPy目标是为产生动态语言实现提供通用转换和支持框架，强调了在语言规定和实现方面之间的明晰分离。它还致力于提供规矩的、灵活的和快速的Python编程语言实现，使用上述框架来启用新的高级特征而不需要在其中编码低层细节[5][6]。
RPython[编辑]
PyPy解释器自身是使用叫作RPython（Restricted Python）的Python受限子集书写的[7]。RPython在Python语言上施加了一些约束，使得一个变量的类型可以在编译时间推论出来[8]。
PyPy计划开发了一个工具链来分析RPython代码并将它转译成某种形式的字节码，它可以降低为C。除了C之外还有过其他后端：Java、C#和Javascript，但是它们遭受了软件腐败而已经移除了。PyPy的递归式图标是一个吞噬自己的蛇，因为RPython是用Python解释器转译的。代码还可以不转换的运行来测试和分析，这为动态语言研究提供了很好的试验台。
它允许可插拔的垃圾回收，还有可选的启用Stackless Python特征。最后，它包括了即时编译（JIT）生成器，在解释器源代码中加入一些标注，就能在解释器中建造入即时编译器。生成的JIT编译器是Template:Le[9]。
RPython现在也用于书写非Python语言实现比如Pixie[10]。
项目状态[编辑]
第一个兼容于CPython v3的PyPy版本是2014年的PyPy v2.3.1[11]。兼容于CPython v3的PyPy解释器叫作PyPy3。
PyPy有着在32-bit/64-bit x86和32-bit/64-bit ARM处理器上的JIT编译支持[12]。它已经夜间测试于Windows、Linux、OpenBSD和Mac OS X之上。PyPy能够运行不依赖于特定于实现特征的纯Python软件[13]。
有叫作CPyExt的针对CPython C API扩展的兼容层，但它是不完全和实验性的。同C共享库交互的较好方式是通过内建的CTemplate:Le（CFFI）或ctypes库[14]。
历史[编辑]
PyPy可溯源至Psyco计划，它是Python的即时Template:Le，由Armin Rigo在2002年至2010年间开发。最初时，RPython还可以被编译成Java字节码、CIL和JavaScript，但是这些后端由于缺乏价值而被移除了。
PyPy最初是研究和面向开发的项目。在2007年中期达到了开发成熟状态并官方发行了1.0版本，接下来它聚焦于发行更好的CPython兼容性的生产级版本。
资助[编辑]
PyPy在2004年十二月至2007年三月期间由欧盟特殊目标研究计划资助[15]。在2008年六月，PyPy宣布获得资助为Google开源规划的一部分，允诺使PyPy更加兼容于CPython。
注释[编辑]
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- ↑ Our runtime interpreter is “RPython” （页面存档备份，存于互联网档案馆）, Coding Guide – PyPy documentation
- ↑ "It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.
- ↑ 脚本错误：没有“citation/CS1”这个模块。
- ↑ Timothy Balridge interview （页面存档备份，存于互联网档案馆）.
- ↑ Template:Cite news
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参考文献[编辑]
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- Davide Ancona, Massimo Ancona, Antonio Cuni, Nicholas D. Matsakis, 2007. RPython: a Step Towards Reconciling Dynamically and Statically Typed OO Languages （页面存档备份，存于互联网档案馆）. In Proc. Dynamic Language Symposium (DLS), 2007. ACM Press.
- Carl Friedrich Bolz, Antonio Cuni, Maciej Fijalkowski, 2009. Tracing the meta-level: PyPy's Tracing JIT Compiler. In Proc. ICOOOLPS, 2009. ACM Press.
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