Недавние изменения в модели исполнения Python?

Я просто перечитал раздел о моделях исполнения в 3-м издании Learning Python (конец 2007 года), и он выглядел довольно предварительным. Итак, я просмотрел тот же раздел в 4-м выпуске (конец 2009 года) и был очень разочарован тем, что он полностью не изменился.

Каков статус выполнения Python за пределами CPython? Похоже, что Jython и IronPython все еще являются нишевыми проектами; появились другие подобные проекты? Psyco затвердевает достаточно хорошо, чтобы использовать без проблем? Много людей используют ShedSkin? Есть ли информация о том, когда PyPy, как правило, быстрее для выполнения?

One Solution collect form web for “Недавние изменения в модели исполнения Python?”

Разработчик Psyco, Армин Риго, теперь работает над PyPy вместе с множеством других блестящих разработчиков. PyPy очень активно развивается, и в будущем запланировано много интересных вещей . PyPy, скомпилированный с JIT, почти всегда быстрее CPython, часто с большим отрывом . У них есть набор контрольных показателей, отслеживающих их прогресс . Это быстро становится очень популярной реализацией . Обратите внимание на PyPy:

Очень хорошая реализация Python, в настоящее время реализует Python 2.7.1, поэтому вы можете использовать новейшие и лучшие языковые функции, доступные за пределами 3.x.
JIT позволяет некоторым действительно потрясающим ускорениям, а поддержка ctypes в PyPy может быть даже быстрее, чем ctypes под CPython.
Инструментальная цепочка перевода очень гибкая. Вы можете настроить таргетинг на разные серверы, строить с помощью бесуровневой поддержки, свопировать в сборщик мусора и собирать мусор, строить с помощью JIT и т. Д.
Достаточно полная поддержка ctypes и частичная поддержка API C (поддержка обоих улучшается быстро).
Вы действительно можете написать все, что захотите, в RPython и перевести его, чтобы вы могли использовать инструментальную цепочку перевода так же, как и ShedSkin.

ShedSkin все еще развит, и я использовал его несколько раз в прошлом году. Он поддерживает ограниченное подмножество Python и значительную часть стандартной библиотеки. Это стоит посмотреть. Я бы не рекомендовал Jython или IronPython, если вам не нужно запускать JVM или CLR. Похоже, вас тоже интересует Cython .