CPython par rapport aux autres implémentations Python

CPython :

Cpython est une implémentation de référence de Python, créée par Guido van Rossum. Il est écrit en C et utilise la Virtual Machine pour interpréter le bytecode Python. CPython est largement utilisé en développement et en production, et est disponible sur la plupart des plateformes.

Performances :

CPython est connu pour ses excellentes performances car il exécute le bytecode dans le code machine. Cependant, en raison de sa nature interprétée, il se peut qu'il ne soit pas aussi rapide que d'autres implémentations compilées telles que PyPy.

Utilisation de la mémoire :

CPython a une utilisation modérée de la mémoire car il s'agit d'un interprète et doit convertir le bytecode en code machine au moment de l'exécution.

Prise en charge de la plateforme :

CPython prend en charge un large éventail de plates-formes, notamment windows, linux, MacOS et Unix.

PyPy :

PyPy est une implémentation juste à temps (JIT) de Python. Il est écrit en C et RPython, un sous-ensemble restreint inspiré de Python. PyPy compile le bytecode directement dans le code machine, améliorant ainsi les performances.

Performances :

PyPy est généralement plus rapide que CPython car il élimine l'étape d'interprétation du bytecode. Il est particulièrement adapté aux tâches gourmandes en calcul.

Utilisation de la mémoire :

PyPy utilise moins de mémoire que CPython car il ne compile le code qu'en cas de besoin.

Prise en charge de la plateforme :

PyPy prend en charge moins de plates-formes que CPython, notamment Windows, Linux et macOS.

Jython :

Jython est l'implémentation Java de Python. Il permet au code Python de s'exécuter sur la machine virtuelle Java (JVM).

Performances :

Les performances de Jython sont plus lentes que celles de CPython et PyPy car elles nécessitent la compilation et l'exécution du bytecode Python sur la JVM.

Utilisation de la mémoire :

Jython a une utilisation de mémoire plus élevée que CPython en raison de la surcharge JVM supplémentaire qu'il nécessite.

Prise en charge de la plateforme :

Jython prend en charge toute plate-forme prenant en charge la machine virtuelle Java.

IronPython :

IronPython est l'implémentation .net de Python. Il permet au code Python de s'exécuter sur le .NET Framework.

Performances :

Les performances d'IronPython sont similaires à celles de Jython et plus lentes que CPython et PyPy.

Utilisation de la mémoire :

IronPython a également une utilisation de mémoire plus élevée que CPython en raison de la surcharge .NET supplémentaire qu'il nécessite.

Prise en charge de la plateforme :

IronPython ne prend en charge que la plate-forme Windows.

Choisissez la bonne implémentation :

Le choix de la bonne implémentation Python dépend des besoins de votre application spécifique. Pour les tâches gourmandes en calcul qui nécessitent des performances élevées, PyPy est un bon choix. CPython est un choix solide pour les applications qui nécessitent une prise en charge multiplateforme et une utilisation de mémoire relativement faible. Dans les cas où une intégration Java ou .NET est requise, Jython ou IronPython sont respectivement de bons choix.

Code démo :

Le code suivant implémente la séquence de Fibonacci dans CPython et 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)

Dans l'exemple ci-dessus, PyPy marque la fonction fibonacci comme compilée avec jit en utilisant le décorateur @jit, ce qui améliorera ses performances.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!