各种 Python 实现的简单介绍与比较
当谈到Python时,一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范,只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素,应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现,可以用C实现,也可以用C++、Java、C#、JavaScript,甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现,并且今后还会不断的扩充。
CPython
CPython是标准Python,也是其他Python编译器的参考实现。通常提到“Python”一词,都是指CPython。CPython由C编写,将Python源码编译成CPython字节码,由虚拟机解释执行。没有用到JIT等技术,垃圾回收方面采用的是引用计数。
所以当有人问道Python是解释执行还是编译执行,可以这样回答:Python(CPython)将Python源码编译成CPython字节码,再由虚拟机解释执行这些字节码。
如果需要广泛用到C编写的第三方扩展,或让大多数用户都能直接使用你的Python代码,那么还是使用CPython吧。
Jython
Jython在JVM上实现的Python,由Java编写。Jython将Python源码编译成JVM字节码,由JVM执行对应的字节码。因此能很好的与JVM集成,比如利用JVM的垃圾回收和JIT,直接导入并调用JVM上其他语言编写的库和函数。
对于想在JVM上使用Python简化工作流程,或者出于某些原因需要在Python语言中使用Java的相关代码,同时无需用到太多CPython扩展的用户来说,极力推荐Jython。
IronPython
IronPython与Jython类似,所不同的是IronPython在CLR上实现了Python,即面向.NET平台,由C#编写。IronPython将源码编译成TODO CLR,同样能很好的与.NET平台集成。即与Jython相同,可以利用.NET框架的JIT、垃圾回收等功能,能导入并调用.NET上其他语言编写的库和函数。IronPython默认使用Unicode字符串。
另外,Python Tools for Visual Studio可以将CPython和IronPython无缝集成进VS中。如果仅需要在Windows上开发较大的Python项目。条件允许的情况下,IronPython是个不错的选择。
PyPy
这里说的PyPy是指使用RPython实现,利用Tracing JIT技术实现的Python,而不是RPython工具链。PyPy可以选择多种垃圾回收方式,如标记清除、标记压缩、分代等。
想对于CPython,PyPy的性能提升非常明显,但对第三方模块的支持真心是弱爆了。比如无法很好的支持使用CPython的C API编写的扩展,完全不支持使用SWIG、SIP等工具编写的扩展。就连NumPy,也要在编译器的层面上从头实现。即使实现了,也只能在Python层面中使用,无法供其他第三方模块在非Python环境中使用。关于PyPy,后续会尝试用一篇完整的文章来介绍。不过我的这一篇文章中对PyPy和下面的Pyston有更详细的描述。
Pyston
Pyston由Dropbox开发,使用C++11编写,采用Method-at-a-time-JIT和Mark Sweep——Stop the World的GC技术。Pyston使用类似JavaScript V8那样的多层编译,其中也用到了LLVM来优化代码。Pyston正在发展中,还不成熟。但其前景是非常值得看好的(如果没像Google的Unladen Swallow那样死掉的话。话说,Google的东西现在是越来越不敢用了,不是他们的东西不好,是怕用着用着,他们就关掉了)。
总结
这里介绍了主要(其实是我接触过的,^_^)的几款Python实现,这几款Python实现可以满足大部分需要。而略过了几款,如Cython、Brython、RubyPython等。其实Cython还是挺有用的,不过现在接触的不多,不敢多写,看后面能不能抽时间补上。而Brython、RubyPython,个人感觉完全可以用JS或Ruby,没必要在一种动态语言的环境中再使用另一种动态语言。
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