cpython和python
『壹』 pytorch python 什麼關系
PyTorch is a deep learning framework that puts Python first.
We are in an early-release Beta. Expect some adventures.
Python[1] （英國發音：/ˈpaɪθən/ 美國發音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。
Python是純粹的自由軟體， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議[2] 。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。
Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，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（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中[3] 有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，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。
7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜：Python高居首位[4] 。
『貳』 Python解釋器有哪些
python 解釋器很多種，最廣泛運用的有：
1、CPython
當我們從Python官方網站下載並安裝好Python 2.7後，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
2、IPython
IPython是基於CPython之上的一個互動式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。
3、PyPy
PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy採用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。
絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。
4、Jython
Jython是運行在Java平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java位元組碼執行。
5、IronPython
IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的位元組碼。
6、qpython用於在手機上編程。
『叄』 Cpython 和pycharm有什麼區別
兩個不是一個東西，Cpython指的是解釋器是用C語言開發的，Cpython是使用最廣的python解釋器，除了Cpython還有Ipython,Jpython等，而pycharm是一款開發工具，可以幫助用戶進行調試，語法高亮，項目管理，代碼跳轉，智能提示，自動完成等功能。
『肆』 pypy在什麼情況下會比CPython慢很多
大量使用eval和exec的時候
經過測試，以下代碼需要大量內存分配和動態執行，cPython的速度是PyPy的大約3倍(僅體現在讀取文件上，cPython大約10秒，PyPy大約35秒)
# coding: utf-8
import sys, gc
from prettytable import PrettyTable
def ginput(statement):
'''
:param str statement:
:return:
'''
return raw_input(statement.decode('utf-8').encode('gbk')).decode('gbk').encode('utf-8')
def gprint(statement):
'''
:param str statement:
:return:
'''
print statement.decode('utf-8').encode('gbk')
def graise(errorinfo):
'''
:param str errorinfo:
:return:
'''
gprint(errorinfo)
ginput('回車退出')
sys.exit(1)
try:
f=open(u'線路路由表.txt','r')
except:
graise('文件 線路路由表.txt 不存在或打不開')
gprint('正在讀取文件，請盡量留出1GB左右空閑內存')
readbuff=f.read()
if readbuff[-1]==' ': # 分片處理，否則600站以上懟上2G的內存，很容易爆掉，1000站懟4G內存也會爆
buffs=readbuff.split(' ')
x=[]
for buff in buffs:
if buff:
x.extend(eval(buff))
gc.collect()
gprint('已經讀取%d座車站'%len(x))
else:
x=eval(readbuff) # type:list
gprint('文件讀取成功')
f.close()
sNums={x[i][0]:i for i in range(len(x))}
noToName={station[0]:station[1] for station in x}
nameToNo={a:b for b,a in noToName.items()}
gc.collect()
def finder(start,end):
try:
try:
start=int(start)
except:
start=nameToNo[start]
assert noToName[start]
try:
end=int(end)
except:
end=nameToNo[end]
end=noToName[end]
except:
gprint('出發地或目的地在線路圖中找不到')
return None
selection=x[sNums[start]]
selRoute=dict(selection[2])
selMap=selection[3]
try:
assert end in selMap
except:
gprint('脫網，出發站點和目的站點之間不可到達')
return None
prevNo=nameToNo[end]
routeMap=[]
while True:
prevName=noToName[prevNo]
routeMap.append((prevNo,noToName[prevNo],selRoute[prevNo])) # 表庫不支持gprint
prevNo=selMap[prevName]
if prevNo==0:
break
routeMap.reverse()
gprint('最短路線方案(未必最省時間)：')
tb=PrettyTable([u'編號',u'站名',u'距離',u'換乘'], encoding='gbk')
tb.align[u'站名']='l'
tb.align[u'編號']='r'
tb.align[u'距離']='r'
tb.align[u'換乘']='l'
tb.padding_width=2
buff=0
times=0
for route in routeMap:
if buff!=route[0]//100:
buff=route[0]//100
if times!=0 and times!=len(routeMap)-1:
hc=u'%d號線'%buff
else:
hc=''
else:
hc=''
tb.add_row([route[0],route[1].decode('utf-8'),route[2],hc])
times=times+1
print(tb.get_string())
while True:
start=ginput('請輸入您的出發地(車站名或車站編號)，退出請直接關閉程序 ')
end=ginput('請輸入您的目的地(車站名或車站編號) ')
finder(start,end)
以上代碼，其中打開的文件約30M，包括三行，每一行都是一個巨型列表
而PyPy快是很多情況下存在的，以下代碼包含大量計算，PyPy則比cPython快7倍，PyPy執行約40多秒，cPython執行約300多秒
# coding: utf-8
import xlrd, xlwt, time
from sys import exit
from xlutils. import as xl
w=raw_input(u'請輸入您文件所在的路徑，例如 f:\線路信息.xls，當前目錄則不用寫路徑，可以嘗試不寫後綴 '.encode('gbk')).decode('gbk')
start=time.time()
def gprint(statement):
print str(statement).decode('utf-8').encode('gbk')
if u'.' not in w:
w=w+'.xls'
assert w[-4:]==u'.xls', u'只支持xls結尾格式的文件'.encode('gbk')
try:
bk=xlrd.open_workbook(w)
except:
gprint('文件找不到')
exit(1)
st=bk.sheet_by_name(u'時刻表')
endcol=st.ncols
used=[ x for x in range(0,endcol,5) if u'快線' not in st.cell_value(0,x) ] # used columns
lineMap=[]
stNo=lambda station:station[0]
stName=lambda station:station[1]
stDist=lambda station:station[2]
stTrans=lambda station:station[3]
for x in used:
line=[ (int(st.cell_value(y,x)+0.5),st.cell_value(y,x+1).encode('utf-8'),int(st.cell_value(y,x+2)+0.5),[]) for y in range(4,64) if st.cell_value(y,x)!='' ]
lineMap.append(tuple(line))
for line in lineMap:
for station in line:
[ station[3].append(aStation[0]) for aLine in lineMap for aStation in aLine if aStation[1]==station[1] and aStation[0]!=station[0] ]
keyLineMap={line[0][0]//100:line for line in lineMap}
# can pass
feihuancheng=[ station[1] for line in lineMap for station in line if not station[3] ]
huanchengzhan={ station[1] for line in lineMap for station in line if station[3] }
gprint('發現換乘站%d座'%(len(huanchengzhan)))
gprint('線網共有車站%d座'%(len(huanchengzhan)+len(feihuancheng)))
# could pass
zongzhan=[ station[0] for line in lineMap for station in line ]
gprint('重復計入換乘站，一共有%d座車站'%(len(zongzhan)))
def findTransfer(station,distance):
# find all transfers connect to this station, append to a list together
li=[(station[0],distance)]
li.extend([(x,distance) for x in station[3]])
return li
def fetchNext(route,keyLineMap,walkedMap):
'''
:param list route:
:param dict keyLineMap:
:param dict walkedMap:
:return list:
'''
def adding(val,stopNo,dist):
if val==None:
return (stopNo,dist)
elif val[1]>dist:
return (stopNo,dist)
else:
return val
temp=None # single (stopNo, dist)
realPrvStNo=0
for prvStNo, prvDist in route:
line=keyLineMap[prvStNo//100]
order=prvStNo%100
if order<len(line):
nextStop=line[order]
if stName(nextStop) not in walkedMap:
buff=temp
temp=adding(temp,stNo(nextStop),prvDist+stDist(nextStop))
if buff!=temp:
found=nextStop
realPrvStNo=prvStNo
if order>1:
prevStop=line[order-2]
if stName(prevStop) not in walkedMap:
buff=temp
temp=adding(temp,stNo(prevStop),prvDist+stDist(line[order-1])) # 本站的距離欄就是上一站到本站的距離
if buff!=temp:
found=prevStop
realPrvStNo=prvStNo
if temp:
temp=(stName(found),findTransfer(found,temp[1]),realPrvStNo)
return temp
routes=[]
names={}
maxDist=0
walkMaps=[]
for line in lineMap:
gprint('當前處理到%d號線'%(line[0][0]//100))
for station in line:
stationName=stName(station)
if stationName in names.keys():
route=routes[names[stationName]][2]
walkedMap=walkMaps[names[stationName]]
else:
route=findTransfer(station,0)
walkedMap={stationName:0} # 結構為{站名:上一站編號}
while True:
nextStation=fetchNext(route,keyLineMap,walkedMap)
if nextStation:
walkedMap[nextStation[0]]=nextStation[2]
route.extend(nextStation[1])
else:
break
if route[-1][1]>maxDist:
maxDist=route[-1][1]
maxSt=stationName
routes.append((stNo(station),stationName,route))
walkMaps.append(walkedMap)
names[stationName]=len(routes)-1
gprint('全線網最大乘距：%d'%maxDist)
pj=bk.sheet_by_name(u'票價方案')
x=1
pjb=[]
while True:
price=pj.cell_value(x,1)
if price=='':
break
pjb.append((int(price+0.5),int(pj.cell_value(x,0)+0.5)*1000))
x=x+1
assert maxDist<=pjb[-1][1], u'線網最大站距超過最高票價范圍'.encode('gbk')
bback=xl(bk) # type: xlwt.Workbook
pjSheets=[x.name for x in bk.sheets() if u'號線' in x.name]
bk.release_resources()
hrange=lambda x,y:range(x,y+1) # 僅用於rangeMap的計算
findLine=lambda lineNo,rangeDict: [k for k,v in rangeDict.items() if lineNo in v][0] # 給定int型線路號，返回線路所在的表名
rangeMap={x:eval("hrange("+str(x[:-2]).replace('-',',')+")") for x in pjSheets }
findRow=lambda stationNo: zongzhan.index(stationNo)+2 # 返回車站所在的行號(0開始)
def lookup(distance):
'''
:param int distance:
:return int pr: 由距離(米)算出票價
'''
for pr,di in pjb:
if distance<=di:
break
return pr
namebuffer=''
for routeNo, routeName, route in routes:
if routeNo%100==1:
line=routeNo//100
sname=findLine(line,rangeMap)
if namebuffer!=sname: # 換入了下一張表，重置列號
c=2
namebuffer=sname
sheet=bback.get_sheet(sname) # type: xlwt.Worksheet
for toStationNo, distance in route:
price=lookup(distance)
place=findRow(toStationNo)
sheet.write(place,c,label=price)
c=c+1
nw=w.replace(u'.xls',u'另存為.xls')
bback.save(nw)
end=time.time()
gprint('文件已經保存： %s'%nw.encode('utf-8'))
gprint('耗時%d秒'%int(end-start))
f=open(u'線路路由表.txt','w')
spl=(len(routes)-1)//400
if spl==0:
f.write(str([(routes[i][0],routes[i][1],routes[i][2],walkMaps[i]) for i in range(len(routes))]).decode('string-escape'))
f.flush()
else:
for ind in range(spl+1): # 居然忘了range不顧尾
segs=routes[400*ind:400*(ind+1)]
walkSegs=walkMaps[400*ind:400*(ind+1)]
gprint('正在寫入片%d，本片區長%d'%(ind,len(segs)))
f.write(str([(segs[i][0],segs[i][1],segs[i][2],walkSegs[i]) for i in range(len(segs))]).decode('string-escape'))
f.write(' ')
f.flush()
f.close()
gprint('最近路線信息已保存至 線路路由表.txt，回車退出')
raw_input('')
『伍』 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。