pythonCPython和PyPy区别
python是⼀种。但这种语⾔有多种实现，⽽且与其他语⾔不同，python并没有⼀个专门的机构负责实现，⽽是由多个社区来实现。
其中使⽤的叫做python，在于别的语⾔开发的python对⽐时为避免歧义通常称为CPython。
同样的，使⽤的叫做JPython，使⽤开发的叫做IronPython。
⽽PyPy与CPython的不同在于，别的⼀些python实现如CPython是使⽤的⽅式，这样的实现⽅式在性能上是很凄惨的。⽽PyPy使⽤了JIT(即时编译)技术，在性能上得到了提升。
具体讲讲cpython和pypy:
CPython：是⽤C语⾔实现Pyhon，是⽬前应⽤最⼴泛的解释器。最新的语⾔特性都是在这个上⾯先实现，基本包含了所有第三⽅库⽀持，但是CPython有⼏个缺陷，⼀是(GIL)全局锁使Python在多线程效能上表现不佳，⼆是CPython⽆法⽀持JIT（即时编译），导致其执⾏速度不及Java和Javascipt等语⾔。于是出现了Pypy。
Pypy：是⽤Python⾃⾝实现的解释器。针对CPython的缺点进⾏了各⽅⾯的改良，性能得到很⼤的提升。
最重要的⼀点就是Pypy集成了JIT。但是，Pypy⽆法⽀持官⽅的C/Python API，导致⽆法使⽤例如Numpy，Scipy等重要的第三⽅库。这也是现在Pypy没有被⼴泛使⽤的原因吧。
Python的：
1、由于Python是动态编译的语⾔，和C/C++、Java或者Kotlin等静态语⾔不同，它是在运⾏时⼀句⼀句代码地边编译边执⾏的，⽽Java是提前将⾼级语⾔编译成了JVM字节码，运⾏时直接通过JVM和机器打交道，所以进⾏密集计算时运⾏速度远⾼于动态编译语⾔。
2、PyPy，它使⽤了JIT（即时编译）技术，混合了动态编译和静态编译的特性，仍然是⼀句⼀句编译源代码，但是会将翻译过的代码缓存起来以降低性能损耗。相对于静态编译代码，即时编译的代码可以处理延迟绑定并增强安全性。绝⼤部分 Python代码都可以在PyPy下运⾏，但是PyPy和CPython有⼀些是不同的。
解释执⾏与编译执⾏的区别
看到了解释执⾏与编译执⾏两个专业词汇，看着熟悉，但不甚理解，然后在⽹上搜索了⼀下。
python转java代码对于我们平时写的代码，⼀般计算机是没办法直接识别的，需要相应的编译器将其编译层机器代码（⼀些计算机可以直接识别的⼆进制代码），机器才能执⾏。
编译执⾏，顾名思义，要先编译再执⾏，这⾥需要有⼀个编译器，来将我们的代码全部编译成机器代码，然后进⾏执⾏。因为先整体进⾏编译，所以这⾥会⽣成编译后的机器代码。
解释执⾏，则是需要⼀个解释器，它会将我们的⼀句句解释成机器代码来执⾏，可以认为是，解释⼀句，执⾏⼀句。在这个过程中，不会⽣成中间⽂件。
通过对⽐发现，编译执⾏，只需要编译⼀次，多次运⾏。⽽解释执⾏的话，每运⾏⼀次程序，都要经过解释器的解释过程。
针对优缺点，可以从以下⼏个⽅⾯分析。
从启动效率来看，解释执⾏不需要进⾏编译操作，⽽编译执⾏，要经过编译过程。解释执⾏启动速度更快。
从运⾏效率来看，因为编译执⾏只需要编译⼀次，以后再运⾏就⽆需编译，⽽解释执⾏每次都要经过解释过程，所以编译执⾏效率更⾼。从内存使⽤⽅⾯来看，编译执⾏需要⽣成编译后的机器码⽂件，⽽解释执⾏时逐句解释执⾏，所以解释执⾏对内存占⽤更少。
从跨平台的⾓度来看，因为解释执⾏每次可以根据不同的平台进⾏解释，例如js在linux和windows都可以运⾏，⽽C语⾔在windows下编译后的⽂件，只能在windows下才⾏执⾏。
对于⼤型项⽬来说，⽐较注重运⾏效率，核⼼代码⼀般都是采⽤编译执⾏的语⾔。⽽对于⼀些简单的操作，可以考虑使⽤解释执⾏的语⾔。

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