Python vs Cpython

那么什么是CPython呢?

CPython是原始 Python实现。它是你从Python.org下载的实现。人们称它为CPython是为了将它与后来的其他Python实现区分开来，并将语言引擎的实现与python# EYZ1本身区分开来。

后一部分是你困惑的来源;你需要将Python语言与任何运行的Python代码分开。

CPython 发生将用c实现，这只是一个实现细节，真的。CPython将Python代码编译为字节码(透明地)，并在计算循环中解释该字节码。

CPython也是第一个实现新特性的;python语言开发以CPython为基础;接下来是其他实现。

Jython等等呢?

Jython， IronPython和PyPy是当前的“其他”;Python编程语言的实现;它们分别用Java、c#和RPython (Python的一个子集)实现。Jython将您的Python代码编译为Java字节码，因此您的Python代码可以在JVM上运行。IronPython允许您在微软CLR上运行Python。而PyPy，是在Python(子集)中实现的，可以让你比CPython更快地运行Python代码，这应该会让你大吃一惊。：-）

实际上是编译成C语言

所以CPython 不会自行将Python代码转换为C语言。相反，它运行解释器循环。有一个将python代码翻译成C语言的项目，叫做EYZ3。Cython为Python语言添加了一些扩展，并允许您将代码编译为C扩展，即插入CPython解释器成的代码。

implementation表示用于实现Python的语言，而不是Python代码将如何实现。使用CPython的优点是C运行时的可用性以及与C/ c++的容易集成。

所以CPython最初是使用C实现的。原始实现的其他分支使Python能够利用Java (JYthon)或。net Runtime (IronPython)。

根据您使用的实现，库的可用性可能会有所不同，例如Ctypes在Jython中不可用，因此任何使用ctypes的库都不能在Jython中工作。类似地，如果你想使用Java类，你不能直接从CPython中这样做。你要么需要一个胶水(JEPP)，要么需要使用Jython (Python的Java实现)

Python是一种语言:一组可用于编写程序的规则。这种语言有几种实现。

不管你采用什么实现，它们做的事情几乎是一样的:获取程序的文本并解释它，执行它的指令。它们都不会将您的代码编译成C或任何其他语言。

CPython是最初的实现，用C语言编写(“CPython”中的“C”部分指的是用来编写Python解释器本身的语言)。

Jython是同一种语言(Python)，但使用Java实现。

IronPython解释器是用c#编写的。

还有PyPy——一个用Python编写的Python解释器。你自己选吧。

您需要区分语言和实现。Python是一种语言，

根据维基百科，“编程语言是编写程序的符号，是计算或算法的规范”。这意味着它只是编写代码的规则和语法。另外，我们还有一个编程语言实现，在大多数情况下，它是实际的解释器或编译器。

总之:你已经在使用CPython了(如果你是从在这里下载的)。

你应该知道CPython并不真正支持多线程(它支持，但不是最优的)，因为全局解释器锁。它也没有递归的优化机制，并且有许多其他实现和库试图填补的限制。

你应该看看python wiki上的这个页面。

看看这页面上的代码片段，它会让你很好地了解解释器是什么。

这个文章完全解释了Python的不同实现之间的区别。就像这篇文章说的:

首先要意识到的是' Python '是一个接口。有一个 Python应该做什么以及它应该如何表现(如 任何接口)。并且有多种实现(如 任何接口)。< / p > 要意识到的第二件事是' explained '和' compiled '是 实现的属性，而不是接口的属性

甚至我也有同样的问题，理解CPython, JPython, IronPython, PyPy是如何彼此不同的。

因此，在我开始解释之前，我愿意澄清三件事:

1. Python:它是一种语言，它只声明/描述如何向解释器(接受你的python代码的程序)传达/表达你自己。
2. 实现:这完全是关于解释器是如何编写的，特别是用什么语言和它最终会做什么。
3. 字节码:它是由程序处理的代码，通常被称为虚拟机，而不是由“真正的”计算机机器，硬件处理器。

CPython是实现 用C语言编写。它最终产生字节码(堆栈机器 基于指令集)，这是特定于Python的，然后执行它。 将Python代码转换为字节码的原因是它更容易 实现一个解释器，如果它看起来像机器指令。但是, 方法执行之前，没有必要生成一些字节码

. Python代码(但CPython会生成)

如果你想查看CPython的字节码，那么你可以。以下是你可以做的:

>>> def f(x, y):                # line 1
...    print("Hello")           # line 2
...    if x:                    # line 3
...       y += x                # line 4
...    print(x, y)              # line 5
...    return x+y               # line 6
...                             # line 7
>>> import dis                  # line 8
>>> dis.dis(f)                  # line 9
2           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
2 LOAD_CONST               1 ('Hello')
4 CALL_FUNCTION            1
6 POP_TOP


3           8 LOAD_FAST                0 (x)
10 POP_JUMP_IF_FALSE       20


4          12 LOAD_FAST                1 (y)
14 LOAD_FAST                0 (x)
16 INPLACE_ADD
18 STORE_FAST               1 (y)


5     >>   20 LOAD_GLOBAL              0 (print)
22 LOAD_FAST                0 (x)
24 LOAD_FAST                1 (y)
26 CALL_FUNCTION            2
28 POP_TOP


6          30 LOAD_FAST                0 (x)
32 LOAD_FAST                1 (y)
34 BINARY_ADD
36 RETURN_VALUE

现在，让我们看一下上面的代码。第1至6行是函数定义。在第8行，我们导入'dis'模块，该模块可用于查看由CPython(解释器)生成的中间Python字节码(或者你可以说，Python字节码的反汇编程序)。

请注意:我从#python IRC频道获得了这段代码的链接:https://gist.github.com/nedbat/e89fa710db0edfb9057dc8d18d979f9c

然后是Jython，它是用Java编写的，最终生成Java字节代码。Java字节码运行在Java运行时环境上，这是Java虚拟机(JVM)的实现。如果这让你感到困惑，那么我怀疑你根本不知道Java是如何工作的。通俗地说，Java(语言，而不是编译器)代码由Java编译器获取，并输出一个只能使用JRE运行的文件(即Java字节代码)。这样做的目的是，一旦Java代码编译完成，就可以将其以Java字节码格式移植到其他机器上，这种格式只能由JRE运行。如果这仍然令人困惑，那么你可能想看看这个网页。

在这里，您可能会问CPython的字节码是否像Jython一样可移植，我怀疑不是。在CPython实现中产生的字节码是特定于该解释器的，以便于进一步执行代码(我也怀疑，这样的中间字节码生产，只是为了简化处理是在许多其他解释器中完成的)。

因此，在Jython中，当您编译Python代码时，您最终会得到Java字节代码，它可以在JVM上运行。

类似地，IronPython(用c#语言编写)将Python代码编译为公共语言运行时(CLR)，这是一种类似于JVM的技术，由微软开发。

除非你想用Python编写Java或.NET应用程序的脚本，或者找到它们的好处 如果你觉得Stackless或PyPy很吸引人，你可能想使用标准的CPython系统。 因为它是该语言的参考实现，所以它倾向于运行 最快、最完整、比替代方案更新更及时、更健壮 系统。< / p >

编程语言实现是执行计算机程序的系统。

编程语言实现有两种一般方法:

• 解释:解释器将某种语言的程序作为输入，并在某些机器上执行用该语言编写的操作。
• 编译:编译器将某种语言的程序作为输入，并将该程序翻译成另一种语言，这可以作为另一种解释器或另一种编译器的输入。

Python是一种解释性高级编程语言，由Guido van Rossum在1991年创建。

CPython的是Python计算语言的参考版本，它也是由Guido van Rossum创建的C语言编写的。

其他Python实现列表

Source .

# EYZ0。自定义之后，我们可以根据需要命名该版本。这就是为什么python有多种口味。每种口味都是python的定制版本，以满足特殊要求。这类似于UNIX有多种版本，比如Ubuntu、Linux、RedHat Linux等等。以下是python的一些风味:

# EYZ0

python的默认实现编程语言，我们从python.org下载，由python软件基金会提供。它是用C和python编写。它不允许我们写任何C代码，只有python代码是允许的。CPython可以被称为一个解释器和一个编译器，这里是Python代码首先被编译为Python字节码，然后是字节码被PVM或Python虚拟机解释为特定于平台的操作。请记住，解释器有预定义的语言语法，这就是为什么它不需要翻译成低级机器代码。这里，Interpreter只是在运行时动态执行字节码，并导致特定于平台的操作。

JavaScript、Ruby和Php的旧版本都是完全解释的语言，因为它们的解释器将直接将每行源代码转换为特定于平台的操作，不涉及字节码。字节码存在于Java, Python, c++ (.net)， c#中，以将语言与执行环境分离，即为了可移植性，编写一次，随处运行。自2008年以来，谷歌Chrome的V8 JavaScript引擎为JavaScript提供了Just-In-Time编译器。它像解释器一样逐行执行JavaScript代码以减少启动时间，但如果遇到重复执行一行代码的热段，则使用基线或优化编译器优化该代码。

# EYZ0

Cython是它是python和C语言的超集。它是用C和python编写。它被设计成类似c的性能，python语法和可选c语法。Cython是编译语言，因为它生成C代码并由C编译器编译。我们可以写在Cython中类似于默认python或CPython中的代码， 差异是:

• Cython允许我们写可选附加C代码和，
• 在Cython，我们的python代码会在内部转换成C代码，这样它就可以被C编译器编译。尽管Cython会导致相当多的更快的执行速度，但不如原来的C语言执行。这是因为Cython必须调用CPython解释器和CPython标准库来理解编写的CPython代码

# EYZ0

python的Java实现编程语言。它是用Java和python编写。这里是python代码首先被编译成Java字节码和字节码被JVM解释为特定于平台的操作或Java虚拟机。这类似于Java代码的执行方式:Java代码首先被编译为中间字节码，然后由JVM将该字节码解释为特定于平台的操作

# EYZ0

python的RPython实现编程语言。它是用受限制的python子集编写，称为restricted python (RPython)。PyPy比CPython运行得快因为为了解释字节码，PyPy有一个即时编译器(解释器+编译器)，而CPython有一个解释器。因此，PyPy中的JIT Compiler可以像解释器一样逐行执行Python字节码，以减少启动时间，但如果遇到重复执行一行代码的热段，则使用Baseline or Optimizing Compiler优化该代码。

简要介绍JIT编译器: Python中的编译器将高级源代码转换为字节码和来执行字节码，一些实现有普通的解释器，一些有即时编译器。要执行一个循环，例如，运行百万次，即非常热的代码，最初解释器将运行它一段时间，JIT编译器的Monitor将监视这段代码。然后，当它重复了一些次，即代码变得温暖*，然后JIT编译器将根据Monitor在监视代码时收集的数据，将该代码发送到Baseline Compiler和会做一些假设变量类型等。在下一个迭代中，如果假设被证明是有效的，那么不需要将字节码重新转换为机器代码，即可以跳过步骤以更快地执行。如果代码重复很多次，即Baseline Compiler0，那么JIT编译器将发送该代码到Optimizing Compiler，这将使Baseline Compiler1，并将跳过更多步骤，快速执行。

当代码被分析时，JIT编译器缺陷: 初始执行速度较慢，如果假设被证明是错误的，则优化的编译代码被抛出，即Deoptimization或Bailing out，而能使代码执行变慢吗，尽管JIT编译器有优化/反优化周期的限制。在发生一定数量的反优化之后，JIT Compiler就不再尝试优化了。而正常翻译， 每一次迭代， Bailing out0因此需要更多的时间来完成一个循环，运行一百万次

# EYZ0

python的c#实现，针对。net框架

# EYZ0

支持Ruby平台

# EYZ0

用于科学计算的python和R编程语言的分布喜欢，数据科学，机器学习，人工智能，深度学习，处理大量数据等等。许多数量的像scikit-learn, tensorflow, pytorch, numba, pandas, jupyter, numpy, matplotlib等库。可与此包

# EYZ0

Python for并发

为了测试每个实现的速度，我们编写了一个程序，使用N值50,000调用integrate_f 500次，并记录几次运行的执行时间。下表显示了基准测试结果:

Cpython是Python的默认实现，当我们从它的官方网站下载Python时，它就会出现在我们的系统中。

Cpython将扩展名为.py的python源代码文件编译为一个中间字节码，该字节码通常被赋予.pyc扩展名，并由Cpython虚拟机执行。Python的这种实现提供了与Python包和C扩展模块的最大兼容性。

还有许多其他的Python实现，如IronPython, Jython, PyPy, CPython, Stackless Python等等。