python的几种解释器

Python有好几种版本的解释器：

CPython：官方版本的解释器。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。CPython是使用最广的Python解释器。我们通常说的、下载的、讨论的、使用的都是这个解释器。

Ipython：基于CPython之上的一个交互式解释器，在交互方式上有所增强，执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。

PyPy：一个追求执行速度的Python解释器。采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意，不是解释），可以显著提高Python代码的执行速度。绝大部分CPython代码都可以在PyPy下运行，但还是有一些不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。

Jython：运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython：和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

Cpython是我们平时最常用的

这里就说一下Jython和pypy

解释器下载

Jython: https://www.jython.org/download

Pypy: https://www.pypy.org/download.html

我们写一段代码来测试下不同解释的效率

from threading import Thread
import time

def f(n):
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum =sum+ i
    end = time.time()
    print("end time",end - start)
    return sum
start = time.time()
print ("start time:",start)

t = Thread(target=f,args=(100000000,))
t.start()
t.join()

#cpython 12.10919451713562
#pypy 0.18303203582763672    由此看来,pypy的效率真的很高

#Jpython 则是报错内存溢出 OutOfMemoryError: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space,这里可能需要进行jvm内存调优.


用Jpython的好处就是可以导入java的包

>>> import java.util.Date
>>> Date
<type 'java.util.Date'>
>>> d=Date()
>>> d
Mon Nov 21 23:47:19 CST 2022
>>> d.toString()
u'Mon Nov 21 23:47:19 CST 2022