Pyston与PyPy：为Python提速的两种不同方式

原文：Pyston and PyPy chart different courses to a faster Python
作者：Serdar Yegulalp 翻译：赖信涛 责编：仲培艺

让Python又快速又稳定的方法是什么？这个问题的答案，取决于你问的是谁。

如果是迅速成长的Pyston项目的创始人Dropbox，那么选择将会是从目前的Python着手，优化它的速度。如果是PyPy，那么选择就是更加Python的方式，用Python本身实现，加快它的速度。

两个项目相互竞争，让Python速度更快并不是一件坏事。事实上，这还可以让用户自己选择适合他们的方式。

发展情况

Pyston的发展一直都很快。最新版本0.5.1，实现了JIT编译的Python，而Dropbox则充分利用这一点来提高性能。根据Dropbox的标准，Pyston不仅运行速度更快，启动速度也更快。启动速度慢一直是所有动态语言JIT编译器的通病，但是Pyston通过使用内联缓存和不同的JIT技术克服了这个问题。

在这些方面PyPy也卓有成就。四月份的5.1版本中，减少了脚本启动的时间，增加了对硬件类型和处理器的支持。多平台支持也是PyPy的一大卖点（通过Python的子集实现），让跨平台变得简单。PyPy在它的生态系统中还有很多有价值的工具：比如Python Debugger，可以向前和向后查看程序的状态。

兼容性

Pyston和PyPy的一个巨大区别就是它们的向后兼容性。Python最大的优点是它大量的第三方库和应用，所以，如果一个Python实现不兼容这些库的话，就不算真正的Python。Pyston想要做到兼容C语言实现Python扩展，比如SciPy。

相比之下，PyPy在支持C语言编写的第三方库这方面一直存在问题，需要手动配置。而现在已受最受欢迎的数学和统计学库Numpy支持，也有很多库内置在PyPy中。

PyPy想要通过使用他们自己的C语言接口cffi来解决这个问题。相较于Python默认的C语言接口，Cffi是一个更快，更加Pythonic的实现，甚至很多非PyPy用户也很喜欢。但是，移植老的项目也并非微不足道的工作。

选择你自己的方式

另一个主要的不同是，这些项目背后的负责人是谁。PyPy是一个由Armin Rigo募集资金、自发的一个项目。而Pyston则由Dropbox支持赞助。这个公司的雇员包括Python的创始人Guido van Rossum，其代码也会在Dropbox的产品中运行。

为什么Dropbox要重新开发一个项目呢？可能是因为PyPy并不能满足Dropbox的需求，或者Dropbox不想把技术风险压在一个别人的项目上，想要自己对项目有完全的控制，并满足自己的需求。

从短期来看，这意味这PyPy有了一个潜在资源；从长期来看，Python用户有了更多的选择：PyPy注重未来的生态，Pyston则强调兼容性。

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