pypy編譯第三方庫
pypy是用python實現的python，區別於cPython，和C沒什麼關系，你要用python寫C，需要的是Cython。具體看文檔，沒那麼難。
『貳』 腳本語言需要解釋器才能運行，為什麼可以用Python來寫Pypy，而且效率比CPython更高呢
但是C因為跟底層過於接近，所以實現JIT解釋器有諸多限制。（比如Psyco到項目死亡為止都沒能實現出64位的JIT解釋器） Pypy則換了另外一種思路。它先實現了一個Python的子集（注意，不是完整的python），叫RPython。然後用RPython去實現了Python的JIT解釋器。這個RPython本身，並不依賴運行時解釋器，而是直接被翻譯成C代碼（實際上可以翻譯成多種目標代碼，如Java、C#等）再進行編譯，本質上它是一種編譯型語言。所以，用RPython寫出來的程序，最終是會被編譯成本地代碼的，跟C寫的沒有本質區別。 由於RPython作者強大的優化功力，RPython程序最終編譯結果基本等同於C直接寫的效率。用這種程序實現出來的JIT解釋器，自然也不會慢。而JIT技術，又保證了運行在這個解釋器上的Python程序的效率的提升。
『叄』 pypy 能完全支持python第三方庫嗎
quora上面也有這個問題, 但是回答的人比較少.
現在網路上也沒有什麼太多的應用例子.
但是本身已經是可用了.
『肆』 Python編譯器推薦
1、CPython
是Python語言規范的參考實現，能夠優先獲得Python語言的最新、最強的功能，CPython是由c語言編寫而成，不但可以從Python代碼中調用C代碼的函數，還可以直接在Python中使用大量現有的C代碼庫。
2、Brython
Brython可用於在瀏覽器中運行包含了Python 3腳本的Web應用。
3、PyPy Python
雖然第一個推薦的是在Python中使用最廣泛的編譯器，但卻不是最快的，PyPy採用的是即時的編譯概念，在代碼執行前，就直接編譯為機器代碼，因此其執行速度提高了近4倍。
4、Jython或JPython
使用率第二高，Jython最初被稱為JPython，是通過Python語言來實現Java虛擬機的，開發者既可以將現有的Java包和代碼庫，導入自己的Python程序中，還可以在Java程序中嵌入Python腳本。
5、Cython
Cython與CPython不同，更像是一個超集，允許開發者在代碼中結合C和Python，從而生成C語言代碼類型的輸出，以供任何一種C/C++編譯器進行後續編譯。
6、Skulpt
流行的速度非常快，主要目的是提供一種良好的在線式Python編譯器，也可以通過讓Web應用引擎包含Skulpt，以方便開發者編寫出被用於前端的Python腳本。
7、PyJS
是另一款完全用Python去開發Web應用的編譯工具，在後台，PyJS會在使用內置的Ajax框架之前，將Python代碼編譯為JavaScript。
8、WinPython
是Python的"即用型"發行版，也就意味著用戶無需安裝，即可在Windows
PC上運行，作為另一種Python的實現，WinPython編譯器不僅帶來了Python執行環境，而且還包含了諸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各種Python庫。
『伍』 python現在學習前景怎麼樣
隨著近幾年Python的飛速發展，應用范圍逐步趨於廣泛，後端開發、前端開發、爬蟲、金融量化分析、人工智慧、自動化運維、自動化運維、大數據，Python都有涉及。Python相對其他編程語言來講，語法較簡單，就算沒有任何編程基礎，我們也可以學習和掌握Python編程開發，是新時代的寵兒!因此參加Python工程師培訓機構的人越來越多。
Python有很多吸引程序員的功能，它易學，面向對象，位元組碼編譯，免費且開源。還有運行時檢查，完整快速的支持，可以執行各種任務的擴展。在用Python的時候，你可以非常高效。
Python具有豐富和強大的庫。它常被稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型：
比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C 重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
Python是人工智慧時代和大數據時代的首選語言，老男孩教育更新上線了python全棧+人工智慧的課程，滿足想加入人工智慧行業，想參加Python開發人士的需求。
許多人對python的了解僅在於簡單易懂，開發快，但也有很多人對python的認知有所偏差，相對來講python易學，但精通不易。Python開發，有豐富編程經驗的老師帶著，為你解答遇到的各種疑點難點，會少走許多彎路、縮短學習時間、更加集中且系統的掌握python開發所需的各種知識要點。
『陸』 windows7 下安裝PYPY後，用pip 無法安裝 NUMPY. 報錯說一個叫SIX的文件沒安裝。
將客戶端程序調用的函數名和參數傳遞給協議層（TProtocol），協議層將函數名和參數按照協議格式進行封裝，然後封裝的結果交給下層的傳輸層。
此處需要注意：
要與Thrift伺服器程序所使用的協議類型一樣，否則Thrift伺服器程序便無法在其協議層進行數據解析！
『柒』 Python狀況：為什麼PyPy是Python的未來
其實，喜歡python大部分還是喜歡它的代碼的簡潔性，優雅，快速開發，適合中小企業，大部分人還是喜歡業務上面用python寫，當涉及到性能問題的時候再換別的語言尋找方案（PS：做為一種膠水語言很適合的），當pypy與python越走越遠的時候，第三方庫的開發者必須花出很多的時間去同時支持他們兩個，但是有多少人會這樣做呢？這是以後面臨的主要問題。如果想讓 python真正的成熟起來最好的辦法還是讓python本身去改造。去掉一些設計不好的東西。。。任重而道遠！！
『捌』 python相關，librabbitmq可以用pypy嗎
rabbitmq的python綁定其實是用c語言寫的主體，然後python調用，使用pypy加速其實多此一舉的。
_librabbitmq在python目錄肯定是.pyd文件，如果一定想使用pypy，可以切換到rabbitmq源碼目錄，試試pypy setup.py install 是否可以把c源代碼編譯成pypy的二進制擴展，如果報錯就是不支持了，你可以學習怎麼寫pypy的c擴展
『玖』 CPython是什麼PyPy是什麼Python和這兩個東西有什麼關系
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。
『拾』 了解究竟哪個版本的Python是最快的
哪個版本的 Python 是最快的？當然，「這取決於」多種因素，需要根據不同的條件情況來進行測試。Python 3.7 是速度最快的「官方」Python 版本，但PyPy 則是最快的。
雖然PyPy 是最快的，但它並不能廣泛的應用。
PyPy 擁有即時(JIT)編譯器，因此它比 CPython 快。JIT
編譯器具有很大的好處，因為它們在執行可預測的重復性任務時非常高效。Python
性能測試的其中一個特點是，你需要多次運行同一段代碼以使其准確無誤，從而減少應用程序的錯誤邊界。因此，PyPy 面對這樣的測試性能更優。
JIT 編譯器，尤其是 PyPy 的 JIT 編譯器最顯著的缺點是啟動成本高。另一個缺點是許多 C
語言擴展程序缺乏兼容性。因為「Python」(CPython，官方的 PSF Python)是用 C 語言編寫的，PyPi
上的許多第三方擴展利用了這一點。Numpy 就是一個很好的例子，Numpy 的大部分代碼都是用優化的 C 代碼編寫的。當你執行 pip install
numpy 命令時，它會使用本地 C 編譯器為你的 Python 運行時建立一個二進制庫，供 Python 程序使用。
由於 PyPy 是用 Python 編寫的，很多模塊根本無法在 PyPy 中工作，所以你需要經常進行檢查