python與cpython（的python）

本文目錄一覽：

• 1、CPython是什麼？PyPy是什麼？Python和這兩個東西有什麼關係
• 2、python的作用
• 3、cython與python的不同有哪些
• 4、c語言和python語言哪個更值得學？
• 5、c語言和python區別

CPython是什麼？PyPy是什麼？Python和這兩個東西有什麼關係

CPython：是用C語言實現Pyhon，是目前應用最廣泛的解釋器。最新的語言特性都是在這個上面先實現，基本包含了所有第三方庫支持，但是CPython有幾個缺陷，一是全局鎖使Python在多線程效能上表現不佳，二是CPython無法支持JIT（即時編譯），導致其執行速度不及Java和Javascipt等語言。於是出現了Pypy。

Pypy：是用Python自身實現的解釋器。針對CPython的缺點進行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一點就是Pypy集成了JIT。但是，Pypy無法支持官方的C/Python API，導致無法使用例如Numpy，Scipy等重要的第三方庫。這也是現在Pypy沒有被廣泛使用的原因吧。

而PyPy與CPython的不同在於，別的一些python實現如CPython是使用解釋執行的方式，這樣的實現方式在性能上是很凄慘的。而PyPy使用了JIT(即時編譯)技術，在性能上得到了提升。

Python的解釋器：

1、由於Python是動態編譯的語言，和C/C++、Java或者Kotlin等靜態語言不同，它是在運行時一句一句代碼地邊編譯邊執行的，而Java是提前將高級語言編譯成了JVM位元組碼，運行時直接通過JVM和機器打交道，所以進行密集計算時運行速度遠高於動態編譯語言。

2、PyPy，它使用了JIT（即時編譯）技術，混合了動態編譯和靜態編譯的特性，仍然是一句一句編譯源代碼，但是會將翻譯過的代碼緩存起來以降低性能損耗。相對於靜態編譯代碼，即時編譯的代碼可以處理延遲綁定並增強安全性。絕大部分 Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的。

python的作用

現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智能領域，而人工智能的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。

學完python可以應用於以下領域：

①Web 和 Internet開發

②科學計算和統計

③人工智能

④桌面界面開發

⑤軟件開發

⑥後端開發

⑦網絡爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

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祝你學有所成，望採納。

cython與python的不同有哪些

Cython是Python的一個超集，結合了Python的易用性和原生代碼的速度，可以編譯成C語言，產生的性能提升可以從幾個百分點到幾個數量級，具體取決於手頭的任務。

使用Cython，你可以避開Python的許多原生限制，或者完全超越Python，而無需放棄Python的簡便性和便捷性。

Python代碼可以直接調用C模塊。這些C模塊可以是通用的C庫或專門為Python工作的庫。Cython生成第二種類型的模塊：與Python內部對話的C庫，可以與現有的Python代碼綁定在一起。

Cython代碼在設計上看起來很像Python代碼。如果你給Cython編譯器提供了一個Python程序，它將會按原樣接受它，但是Cython的原生加速器都不會起作用。但是如果你用Cython的特殊語法來修飾Python代碼，那麼Cython就可以用快速的C代替慢的Python對象。

請注意，Cython的方法是漸進的。這意味着開發人員可以從現有的Python應用程序開始，通過對代碼立刻進行更改來加快速度，而不是從頭開始重寫整個應用程序。

這種方法通常與軟件性能問題的性質相吻合。在大多數程序中，絕大多數CPU密集型代碼都集中在一些熱點上，也就是帕累托原則的一個版本，也被稱為「80/20」規則。因此，Python應用程序中的大部分代碼不需要進行性能優化，只需要幾個關鍵部分。你可以逐漸將這些熱點轉換為Cython，從而獲得你最需要的性能提升。程序的其餘部分可以保留在Python中，以方便開發人員。

相關推薦：《Python入門教程》

Cython優勢

除了能夠加速已經編寫的代碼之外，Cython還具有其他幾個優點：

使用外部C庫可以更快

像NumPy這樣的Python軟件包可以在Python界面中打包C庫，使它們易於使用。但是，這些包在Python和C之間來回切換會減慢速度。Cython可以讓你直接與底層庫進行通信，而不需要Python（也支持C ++庫）。

可以同時使用C和Python內存管理

如果你使用Python對象，它們就像在普通的Python中一樣被內存管理和垃圾收集。但是如果你想創建和管理自己的C級結構，並使用malloc/free來處理它們，你可以這樣做，只記得自己清理一下。

可以根據需要選擇安全性或速度

Cython通過decorator 和編譯器指令（例如@boundscheck（False））自動執行對C中彈出的常見問題的運行時檢查，例如對數組的超出邊界訪問。因此，由Cython生成的C代碼默認比手動C代碼安全得多。

如果確信在運行時不需要這些檢查，則可以在整個模塊上或僅在選擇功能上禁用它們以獲得額外的編譯速度。

Cython還允許本地訪問使用「緩衝協議」的Python結構，以直接訪問存儲在內存中的數據（無需中間複製）。Cython的「記憶視圖」可以高速地在這些結構上進行工作，並且具有適合任務的安全級別。

Cython C代碼可以從釋放GIL中受益

Python的全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock，GIL）同步解釋器中的線程，保護對Python對象的訪問並管理資源的爭用。但GIL被廣泛批評為Python性能的絆腳石，特別是在多核系統上。

如果有一段代碼不會引用Python對象並執行長時間運行，那麼可以使用nogil：指令將其標記為允許它在沒有GIL的情況下運行。這使得Python中間人可以做其他事情，並允許Cython代碼使用多個內核（附加工作）。

Cython可以使用Python類型的提示語法

Python有一個類型提示語法，主要由linters和代碼檢查器使用，而不是CPython解釋器。 Cython有它自己的代碼裝飾的自定義語法，但是最近修改了Cython，你可以使用Python類型提示語法為Cython提供類型提示。

Cython限制

請記住，Cython不是一個魔術棒。它不會自動將每一個poky Python代碼變成極速的C代碼。為了充分利用Cython，你必須明智地使用它，並理解它的局限性：

常規Python代碼的加速很少

當Cython遇到Python代碼時，它不能完全翻譯成C語言，它將這些代碼轉換成一系列對Python內部的C調用。這相當於將Python的解釋器從執行循環中提取出來，這使得代碼默認加速了15％到20％。請注意，這是最好的情況。在某些情況下，可能看不到性能改善，甚至性能下降。

原生Python數據結構有一點加速

Python提供了大量的數據結構 – 字符串，列表，元組，字典等等。它們對於開發者來說非常方便，而且他們自帶了自動內存管理功能，但是他們比純C慢。

Cython讓你繼續使用所有的Python數據結構，儘管沒有太多的加速。這又是因為Cython只是在Python運行時調用創建和操作這些對象的C API。因此，Python數據結構的行為與Cython優化的Python代碼大致相同：有時會得到一個提升，但只有一點。

Cython代碼運行速度最快時，「純C」

如果你在C中有一個標有cdef關鍵字的函數，那麼它的所有變量和內聯函數調用都是純C的，所以它的運行速度可以和C一樣快。 但是，如果該函數引用任何Python原生代碼（如Python數據結構或對內部Python API的調用），則該調用將成為性能瓶頸。

幸運的是，Cython提供了一種方法來發現這些瓶頸：一個源代碼報告，一目了然地顯示您的Cython應用程序的哪些部分是純C以及哪些部分與Python交互。 對應用程序進行了更好的優化，就會減少與Python的交互。

為Cython應用程序生成的源代碼報告。 白色區域純C；黃色區域顯示與Python內部的交互。一個精心優化的Cython程序將儘可能的黃色。 展開的最後一行顯示了解釋其相應Cython代碼的C代碼。

Cython NumPy

Cython改進了基於C的第三方數字運算庫（如NumPy）的使用。由於Cython代碼編譯為C，它可以直接與這些庫進行交互，並將Python的瓶頸帶出循環。

但是NumPy特別適用於Cython。 Cython對NumPy中的特定結構具有本地支持，並提供對NumPy數組的快速訪問。在傳統的Python腳本中使用的熟悉的NumPy語法可以在Cython中使用。

但是，如果要創建Cython和NumPy之間最接近的綁定，則需要使用Cython的自定義語法進一步修飾代碼。例如，cimport語句允許Cython代碼在編譯時在庫中查看C級構造，以實現最快的綁定。

由於NumPy被廣泛使用，Cython支持NumPy「開箱即用」。如果你安裝了NumPy，你可以在你的代碼中聲明cimport numpy，然後添加進一步的裝飾來使用暴露的函數。

Cython分析和性能

可以通過分析代碼並親眼目睹瓶頸在哪裡獲得最佳性能。Cython為Python的cProfile模塊提供鉤子，因此可以使用Python自己的分析工具來查看Cython代碼的執行情況。無需在工具組之間切換；可以繼續所熟悉和喜愛的Python世界中工作。

它有助於記住所有情況下，Cython不是魔術，仍然適用明智的現實世界的表現實踐。在Python和Cython之間來回穿梭越少，你的應用運行得越快。

例如，如果你有一個你想要在Cython中處理的對象的集合，那麼不要在Python中迭代它，並且在每一步調用一個Cython函數。將整個集合傳遞給你的Cython模塊並在那裡迭代。這種技術經常在管理數據的庫中使用，因此這是在自己的代碼中模擬的好模型。

我們使用Python是因為它為程序員提供了便利，並且能夠快速開發。有時程序員的工作效率是以犧牲性能為代價的。使用Cython，只需要一點點額外的努力就可以給你兩全其美的好處。

c語言和python語言哪個更值得學？

c語言和python語言兩者相比較，c語言更值得學，具體原因如下：

1、C語言是第一門接觸的編程語言，可見它的重要性。

2、C語言是一種面向過程的語言，而Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言。學生需要先了解什麼是面向過程，然後去了解什麼是面向對象。

3、C語言的語法結構比較嚴謹，可以這樣說，如果學生把C語言學透徹，那學其他的語言就簡單很多，可謂是一通全通。

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c語言和python區別

具體區別有三方面：

一、語言不同。

其中C++語言屬於編譯型語言，程序在執行之前需要一個專門的編譯過程，把程序編譯成為機器語言的文件。

Python語言是解釋型語言，該語言編寫的程序不需進行預先編譯，以文本方式儲存代碼，會將代碼一句一句直接運行。

二、時間點不同。

兩者區別在於翻譯時間點不同。C++在前，而Python在後。

三、兼容性不同。

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。

Python 也可用於可定製化軟件中的擴展程序語言。Python豐富的標準庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

原理方面：

1、運行效率：C++ Python。

Python代碼和C++最終都會變成CPU指令來跑，但一般情況下，比如反轉和合併兩個字符串，Python最終轉換出來的CPU指令會比C++ 多很多。

首先，Python東西比C++多，經過了更多層，Python中甚至連數字都是object。

其次，Python是解釋執行的，和物理機CPU之間多了解釋器這層，而C++是編譯執行的，直接就是機器碼，編譯的時候編譯器又可以進行一些優化。

2、開發效率：Python C++。

Python一兩句代碼就搞定的東西，C++往往要寫一大堆。用C++解析下Json你就明白了，很可能好幾天過去了，你還在調bug，剛調好bug又內存泄漏了。