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PyPyプロジェクトについてはよく聞いています。彼らはそれが彼らのサイトのCPythonインタープリターより6.3倍速いと主張しています。 Pythonのような動的言語について話すときはいつでも、速度が最大の問題の1つです。これを解決するために、彼らはPyPyが6.3倍速いと言います。 2つ目の問題は、悪名高いグローバルインタープリターロック（GIL）である並列処理です。このため、PyPyはGILのないPythonを提供できると述べています。 PyPyがこれらの大きな課題を解決できるとしたら、PyPyの幅広い採用を妨げている弱点は何ですか？つまり、典型的なPython開発者である私のような誰かが、今 PyPyに切り替えるのを妨げているのは何ですか？

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Googleのオープンソースのブログ： PyPyは、PythonでPythonを再実装したもので、高度な手法を使用してCPythonよりも優れたパフォーマンスを達成しようとします。長年の懸命な努力がついに報われました。速度の結果は、CPythonに勝る場合が多く、わずかに遅いものから、実際のアプリケーションコードで最大2倍のスピードアップ、小さなベンチマークで最大10倍のスピードアップまでさまざまです。 これはどのようにして可能ですか？PyPyの実装に使用されたPython実装はどれですか？CPython？そして、PyPyPyまたはPyPyPyPyがスコアを打つ可能性は何ですか？ （関連する注意について...なぜ誰もがこのようなことをしようとするのですか？）

264 python  pypy  language-implementation 

私はPyPyを見ていましたが、なぜそれがメインラインのPythonディストリビューションに採用されていないのか疑問に思っていました。JITコンパイルやメモリフットプリントの削減など、すべてのPythonコードの速度が大幅に向上しませんか？ 要するに、PyPyが別のプロジェクトとして残る原因となる主な欠点は何ですか？

165 python  pypy 

私はMiller-Rabin素数性テストを実装しようとしていましたが、中規模の数値（約7桁）でこれほど長い時間（> 20秒）がかかるのはなぜですか。最終的に次のコード行が問題の原因であることがわかりました。 x = a**d % n （ここaで、、、dおよびnはすべて類似していますが、中規模の数値が等しくなく**、指数演算子であり%、モジュロ演算子です） 次に、次のものに置き換えてみました。 x = pow(a, d, n) それに比べると、それはほとんど瞬時です。 コンテキストについては、元の関数は次のとおりです。 from random import randint def primalityTest(n, k): if n < 2: return False if n % 2 == 0: return False s = 0 d = n - 1 while d % 2 == …

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PyPy、Django、PostgreSQLをうまく連携させるには、どのフォークまたはパッケージの組み合わせを使用すればよいですか？ PyPyとDjangoがうまく連携していることは知っていますが、PyPyとPostgreSQLについてはあまり確信が持てません。Alex Gaynorがpypy-postgresqlと呼ばれるPyPyのフォークを作成したことはわかります。また、一部の人々がpsycopg2-ctypesを使用していることも知っています。 これらのフォークの間に違いはありますか？または、安定した1.9 PyPyを使用し、psycopg2-ctypesを使用する必要がありますか？ctypesオプションを使用すると、パフォーマンスが低下する可能性があります。以下のコメントを参照してください。 また、pyscopg2でPyPyを使用するときに落とし穴を経験した人はいますか？何かが正しく機能しない場合は、CPythonにフォールバックするのは簡単なようですが、ほとんどの場合、プログラマが事前に準備できることを探しています。 周りを見回したところ、psycopg2がPyPyでネイティブに機能しているようには見えません。一部の人にはpsycopg2-ctypesが機能しているようですが、pypy-devについての議論がありました。私はWindowsで作業していますが、残念ながらpsycopg2-ctypesはまだWindowsの準備ができていません。

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