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PyPy运行Python代码方式解析与入门教程

时间：2025-12-07 13:42:55 484浏览 收藏

你在学习文章相关的知识吗？本文《PyPy如何运行Python代码？新手入门指南》，主要介绍的内容就涉及到，如果你想提升自己的开发能力，就不要错过这篇文章，大家要知道编程理论基础和实战操作都是不可或缺的哦！

PyPy是Python的高性能替代解释器，通过JIT技术提升执行速度。安装方式因系统而异：Ubuntu用sudo apt install pypy3，macOS用brew install pypy3，Windows需从官网下载并配置环境变量。运行脚本使用pypy3命令，如pypy3 hello.py。支持多数Python包，推荐用pypy3 -m pip安装依赖，但C扩展库（如pandas）支持有限。性能测试可对比CPython与PyPy运行时间，如time python3 loop.py与time pypy3 loop.py，PyPy在计算密集型任务中通常更快。使用时只需将python3替换为pypy3，注意检查项目依赖兼容性。

如何使用python中的pypy解释器？

PyPy 是 Python 的一个替代解释器，主打性能优化，尤其适合运行长时间或计算密集型的 Python 程序。它通过即时编译（JIT）技术大幅提升执行速度。下面介绍如何使用 PyPy 解释器。

安装 PyPy

在使用前，需要先安装 PyPy。不同操作系统有不同的安装方式：

  • Linux（以 Ubuntu 为例）： 使用包管理器安装，例如：
    sudo apt install pypy3
  • macOS： 使用 Homebrew 安装：
    brew install pypy3
  • Windows： 前往 pypy.org 下载适用于 Windows 的二进制包，解压后配置环境变量。

运行 Python 脚本

安装完成后，可以用 pypy3 命令来运行 .py 文件。假设你有一个脚本 hello.py：

print("Hello from PyPy!")

在终端中执行：

pypy3 hello.py

输出结果与 CPython 相同，但执行速度可能更快，尤其是循环或数学计算多的代码。

使用第三方库

PyPy 支持大多数常用的 Python 包，但不是全部。推荐使用 pip 的 PyPy 版本安装依赖：

  • 查看是否自带 pip：
    pypy3 -m ensurepip
  • 安装包示例：
    pypy3 -m pip install numpy

注意：某些依赖 C 扩展的库（如 pandas、scipy）在 PyPy 上支持有限，建议优先选择兼容性好的纯 Python 或 CFFI 实现的库。

与 CPython 对比测试

可以分别用 CPython 和 PyPy 运行同一段代码，观察性能差异。例如测试一个简单循环：

def main():
  total = 0
  for i in range(10**7):
    total += i
  print(total)

if __name__ == "__main__":
  main()

比较执行时间：

time python3 loop.py
time pypy3 loop.py

通常 PyPy 在这类任务上会明显更快。

基本上就这些。只要把平时用的 python 或 python3 换成 pypy3，就能体验更高效的运行效果。不复杂但容易忽略的是兼容性和库支持问题，使用前最好确认项目依赖是否适配。

以上就是《PyPy运行Python代码方式解析与入门教程》的详细内容，更多关于Python,PyPy的资料请关注golang学习网公众号！

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