PyPy 速度有时不如 CPython 的原因分析
虽然 PyPy 通常以其速度优势而闻名，但在某些特定场景下，它的运行速度却可能低于 CPython。这主要归因于以下几个因素：
即时编译 (JIT) 的开销： PyPy 使用即时编译技术，在运行时将 RPython 代码编译成机器码。 这个编译过程本身会消耗时间，尤其是在处理小型代码片段时，编译的开销可能超过直接执行代码的效率。
代码规模的影响： JIT 编译的优势在于处理大型代码块和循环执行。对于小规模代码，JIT 编译的性能提升并不显著，甚至可能导致性能下降。只有当代码足够大，且需要多次执行时，JIT 编译才能充分发挥其优势，弥补编译开销。
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垃圾回收机制的差异： PyPy 和 CPython 采用不同的垃圾回收策略。这些策略的效率差异可能会影响整体性能，在某些情况下，PyPy 的垃圾回收机制可能不如 CPython 效率高。
总而言之，PyPy 的性能表现与代码规模和执行次数密切相关。对于小规模或仅执行一次的代码，CPython 的解释执行方式可能更具优势；而对于大型代码和循环执行的任务，PyPy 的 JIT 编译则能展现其显著的性能提升。
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