如果PyPy快6.3倍，为什么我不应该在CPython上使用PyPy？
我已经听到很多有关PyPy项目的信息。他们声称它比其站点上的CPython解释器快6.3倍。
每当我们谈论诸如Python之类的动态语言时，速度都是头等大事。为了解决这个问题，他们说PyPy快6.3倍。
第二个问题是并行性，臭名昭著的Global Interpreter
Lock
（GIL）。为此，PyPy表示可以提供无GIL的Python。
如果PyPy可以解决这些巨大的挑战，那么它的哪些弱点正在阻碍广泛采用？也就是说，是什么原因导致我这样的人，一个典型的Python开发，切换到PyPy
现在 ？
问题答案：
注意： PyPy现在比2013年问这个问题时更加成熟，并且得到了更好的支持。避免从过时的信息中得出结论。
- 正如其他人很快提到的那样，PyPy 对C扩展提供了 长期的 支持 。它 具有 支持，但是通常速度低于Python，并且充其量只是一时的波动。因此，许多模块仅 需要 CPython。
PyPy不支持numpyPyPy现在支持numpy 。某些扩展仍然不受支持（Pandas，SciPy等），请在进行更改之前先查看支持的软件包的列表。 - 目前对Python 3的支持
尚处于试验阶段。刚刚达到稳定！ 自2014年6月20日起，PyPy3 2.3.1-Fulcrum退出了！ - PyPy有时 并不 真正更快“脚本”，其中有很多人使用Python进行。这些是运行时间短的程序，它们执行简单和小的操作。由于PyPy是JIT编译器，因此其主要优点来自运行时间长和类型简单（例如数字）。坦率地说，与CPython相比， PyPy的JIT之前速度非常差 。
- 惯性 。迁移到PyPy通常需要重新设置工具，对于某些人和组织而言，这简直是太多的工作。
我会说，这些是影响我的主要原因。
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我听说了很多关于PyPy项目的事。他们声称它比他们网站上的CPython解释器快6.3倍。 每当我们谈论像Python这样的动态语言时，速度都是首要问题之一。为了解决这个问题，他们说PyPy的速度快了6.3倍。 第二个问题是并行性，即臭名昭著的全局解释器锁(GIL)。对于这一点，PyPy说它可以给出无Gil的Python。 如果PyPy能够解决这些巨大的挑战，那么它的哪些弱点正在阻止更广泛的采用呢
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问题内容： 来自Google开源博客： PyPy是Python中Python的重新实现，它使用先进的技术来尝试获得比CPython更好的性能。多年的努力终于有了回报。我们的速度结果通常会击败CPython，从稍慢的速度到实际应用程序代码的速度提高2倍，再到小型基准测试的速度提高10倍。 这怎么可能？哪个Python实现用于实现PyPy？CPython的？PyPyPy或PyPyPyPy击败他们的分数
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我的老师让我这样做，但在评论区我被告知我不应该这样做。 为什么？
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问题内容： 从log.go（执行日志包）： 只是一个函数包装器，为什么我应该用它代替or ？ 有实际原因吗？ 问题答案： 两件事不同： 通过包日志进行打印对于并发goroutine是安全的（而普通的则不是） 日志可以自动添加计时信息。 因此，这是两件完全不同的事情。log用于记录和格式化。（好吧，log使用相同的动词和标志，但这很方便）。