pypy编译第三方库
pypy是用python实现的python，区别于cPython，和C没什么关系，你要用python写C，需要的是Cython。具体看文档，没那么难。
‘贰’ 脚本语言需要解释器才能运行，为什么可以用Python来写Pypy，而且效率比CPython更高呢
但是C因为跟底层过于接近，所以实现JIT解释器有诸多限制。（比如Psyco到项目死亡为止都没能实现出64位的JIT解释器） Pypy则换了另外一种思路。它先实现了一个Python的子集（注意，不是完整的python），叫RPython。然后用RPython去实现了Python的JIT解释器。这个RPython本身，并不依赖运行时解释器，而是直接被翻译成C代码（实际上可以翻译成多种目标代码，如Java、C#等）再进行编译，本质上它是一种编译型语言。所以，用RPython写出来的程序，最终是会被编译成本地代码的，跟C写的没有本质区别。 由于RPython作者强大的优化功力，RPython程序最终编译结果基本等同于C直接写的效率。用这种程序实现出来的JIT解释器，自然也不会慢。而JIT技术，又保证了运行在这个解释器上的Python程序的效率的提升。
‘叁’ pypy 能完全支持python第三方库吗
quora上面也有这个问题, 但是回答的人比较少.
现在网络上也没有什么太多的应用例子.
但是本身已经是可用了.
‘肆’ Python编译器推荐
1、CPython
是Python语言规范的参考实现，能够优先获得Python语言的最新、最强的功能，CPython是由c语言编写而成，不但可以从Python代码中调用C代码的函数，还可以直接在Python中使用大量现有的C代码库。
2、Brython
Brython可用于在浏览器中运行包含了Python 3脚本的Web应用。
3、PyPy Python
虽然第一个推荐的是在Python中使用最广泛的编译器，但却不是最快的，PyPy采用的是即时的编译概念，在代码执行前，就直接编译为机器代码，因此其执行速度提高了近4倍。
4、Jython或JPython
使用率第二高，Jython最初被称为JPython，是通过Python语言来实现Java虚拟机的，开发者既可以将现有的Java包和代码库，导入自己的Python程序中，还可以在Java程序中嵌入Python脚本。
5、Cython
Cython与CPython不同，更像是一个超集，允许开发者在代码中结合C和Python，从而生成C语言代码类型的输出，以供任何一种C/C++编译器进行后续编译。
6、Skulpt
流行的速度非常快，主要目的是提供一种良好的在线式Python编译器，也可以通过让Web应用引擎包含Skulpt，以方便开发者编写出被用于前端的Python脚本。
7、PyJS
是另一款完全用Python去开发Web应用的编译工具，在后台，PyJS会在使用内置的Ajax框架之前，将Python代码编译为JavaScript。
8、WinPython
是Python的"即用型"发行版，也就意味着用户无需安装，即可在Windows
PC上运行，作为另一种Python的实现，WinPython编译器不仅带来了Python执行环境，而且还包含了诸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各种Python库。
‘伍’ python现在学习前景怎么样
随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据，Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲，语法较简单，就算没有任何编程基础，我们也可以学习和掌握Python编程开发，是新时代的宠儿!因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
Python有很多吸引程序员的功能，它易学，面向对象，字节码编译，免费且开源。还有运行时检查，完整快速的支持，可以执行各种任务的扩展。在用Python的时候，你可以非常高效。
Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型：
比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C 重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
Python是人工智能时代和大数据时代的首选语言，老男孩教育更新上线了python全栈+人工智能的课程，满足想加入人工智能行业，想参加Python开发人士的需求。
许多人对python的了解仅在于简单易懂，开发快，但也有很多人对python的认知有所偏差，相对来讲python易学，但精通不易。Python开发，有丰富编程经验的老师带着，为你解答遇到的各种疑点难点，会少走许多弯路、缩短学习时间、更加集中且系统的掌握python开发所需的各种知识要点。
‘陆’ windows7 下安装PYPY后，用pip 无法安装 NUMPY. 报错说一个叫SIX的文件没安装。
将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层（TProtocol），协议层将函数名和参数按照协议格式进行封装，然后封装的结果交给下层的传输层。
此处需要注意：
要与Thrift服务器程序所使用的协议类型一样，否则Thrift服务器程序便无法在其协议层进行数据解析！
‘柒’ Python状况：为什么PyPy是Python的未来
其实，喜欢python大部分还是喜欢它的代码的简洁性，优雅，快速开发，适合中小企业，大部分人还是喜欢业务上面用python写，当涉及到性能问题的时候再换别的语言寻找方案（PS：做为一种胶水语言很适合的），当pypy与python越走越远的时候，第三方库的开发者必须花出很多的时间去同时支持他们两个，但是有多少人会这样做呢？这是以后面临的主要问题。如果想让 python真正的成熟起来最好的办法还是让python本身去改造。去掉一些设计不好的东西。。。任重而道远！！
‘捌’ python相关，librabbitmq可以用pypy吗
rabbitmq的python绑定其实是用c语言写的主体，然后python调用，使用pypy加速其实多此一举的。
_librabbitmq在python目录肯定是.pyd文件，如果一定想使用pypy，可以切换到rabbitmq源码目录，试试pypy setup.py install 是否可以把c源代码编译成pypy的二进制扩展，如果报错就是不支持了，你可以学习怎么写pypy的c扩展
‘玖’ CPython是什么PyPy是什么Python和这两个东西有什么关系
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。
而PyPy与CPython的不同在于，别的一些python实现如CPython是使用解释执行的方式，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。
‘拾’ 了解究竟哪个版本的Python是最快的
哪个版本的 Python 是最快的？当然，“这取决于”多种因素，需要根据不同的条件情况来进行测试。Python 3.7 是速度最快的“官方”Python 版本，但PyPy 则是最快的。
虽然PyPy 是最快的，但它并不能广泛的应用。
PyPy 拥有即时(JIT)编译器，因此它比 CPython 快。JIT
编译器具有很大的好处，因为它们在执行可预测的重复性任务时非常高效。Python
性能测试的其中一个特点是，你需要多次运行同一段代码以使其准确无误，从而减少应用程序的错误边界。因此，PyPy 面对这样的测试性能更优。
JIT 编译器，尤其是 PyPy 的 JIT 编译器最显着的缺点是启动成本高。另一个缺点是许多 C
语言扩展程序缺乏兼容性。因为“Python”(CPython，官方的 PSF Python)是用 C 语言编写的，PyPi
上的许多第三方扩展利用了这一点。Numpy 就是一个很好的例子，Numpy 的大部分代码都是用优化的 C 代码编写的。当你执行 pip install
numpy 命令时，它会使用本地 C 编译器为你的 Python 运行时建立一个二进制库，供 Python 程序使用。
由于 PyPy 是用 Python 编写的，很多模块根本无法在 PyPy 中工作，所以你需要经常进行检查