pypy

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    我使用Anaconda installer安裝了python,很高興地使用它附帶的Jupyter版本。我也下載了(32-bit) windows version of pypy,並且在命令行中工作正常。 如何獲得CPython Jupyter在運行我的python代碼時使用pypy作爲內核?

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    我創建了virtualenv(pypy as compiler)。 現在,當我嘗試使用pip安裝Spacy時,出現以下錯誤。 Failed to build spacy thinc Installing collected packages: thinc, ujson, certifi, chardet, idna, urllib3, requests, regex, webencodings,

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    我正在尋找將python源代碼編譯爲二進制文件。出於性能原因,我通常使用pypy(使用pypy,我的應用程序運行速度明顯加快)。我從2012年發現這個答案,說明使用任何現有工具(例如pyinstaller)將pypy編譯爲二進制文件是不可能的。 Compile PyPy to Exe。我不能完全按照最高響應解釋的解決方案。 我很納悶: 現在有沒有一個合理的簡單的方法來編寫Python代碼使用pyp

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    對於我的代碼,我需要快速解決許多Pell方程。使用sympy 1.0和python 3.5,調用diop_DN(q, 1)以大約60個方程/秒運行。我查看了source code求解器diop_DN,它看起來是用純Python編寫的。所以我嘗試用sympy 1.0運行我的代碼與pypy 5.1.2(python 2.7.10),但令我驚訝它運行速度大約兩倍。 這是預期的行爲?不應該pypy能夠更快

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    我想加快我的程序,所以我想安裝pypy + psycopg2cffi。 這個程序打開一個xml,解析它,然後在數據庫中插入一些數據。 我使用的是當前的python3,postgresql和psycopg2,但是這種方法非常慢。 所以我想嘗試用pypy + psycopg2cffi運行我的程序。 我有蟒蛇3和pypy,我想安裝psycopg2cffi所以我跑這條命令: pip install psy

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    @kafka用戶: 我一直在嘗試理解包括PyPy客戶端在內的python客戶端。下面是一個很好的標杆,我讀並實現一些類似的結果: http://mrafayaleem.com/2016/03/31/apache-kafka-producer-benchmarks/ 我感到非常困惑的Java是否有過蟒蛇一個巨大的優勢,因爲庫是使用Java和卡夫卡寫的。所以我的問題是,在使用Java的時候,Java中

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    pypy中是否有任何功能允許標準CPython 2.7解釋器運行指定的代碼段?我有一個函數,裏面有熊貓代碼(它是一個性能密集的函數,大大受益於熊貓),所有對熊貓的引用都包含在該函數中。 很明顯,由於熊貓的C約束性質,pypy不能解釋熊貓代碼。有沒有一種方法可以將此功能「切換」爲標準解釋器?整個代碼庫很大程度上受益於pypy解釋器。

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    我試圖運行Python與PyPy(2.7)腳本,但我已經遇到了以下錯誤: TypeError: sys.getsizeof() is not implemented on PyPy. A memory profiler using this function is most likely to give results inconsistent with reality on PyPy. I

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    我一直在修補pypy源代碼樹一週,現在想出了下面的問題 - 是否有任何方法來構建一個rpython程序作爲共享對象,它公開了它的一些功能(比如函數列表),換句話說,我希望這個函數可以通過共享對象導入從python腳本調用。 當我嘗試建立我的程序像這樣: python rpython --shared -O2 some_program.py libmyprogram-c.so實際獲取生成,從CP

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    我想通過ctypes將一些rpython代碼嵌入到python腳本中。 RPython程序相當簡單: # check.py from rpython.rlib.entrypoint import entrypoint_highlevel from rpython.rtyper.lltypesystem import rffi @entrypoint_highlevel(key='main'