pypy支持的擴展模塊（對應(yīng)Python/Modules/中的模塊）

• pypy支持的內(nèi)建模塊：

  • __builtin__：內(nèi)建模塊，包含一些常用的函數(shù)，如abs()等；
  • __pypy__：提供一個由pypy解析器提供的特殊功能模塊；
  • _ast：抽象句法樹模塊的內(nèi)建模塊，一般直接使用ast模塊；
  • _codecs：注冊表與基類的編解碼器的內(nèi)建模塊，一般直接使用codecs模塊；
  • _collections：容器數(shù)據(jù)類型的內(nèi)建模塊，一般直接使用collections模塊；
  • _continuation：
  • _ffi：
  • _hashlib：安全散列與消息摘要的內(nèi)建模塊，一般直接使用hashlib模塊；
  • _io：io內(nèi)建模塊，一般直接使用io模塊；
  • _locale：國際化的內(nèi)建模塊，一般直接使用locale模塊；
  • _lsprof：Python分析器的內(nèi)建模塊，一般直接使用lsprof模塊；
  • _md5：md5的內(nèi)建模塊，一般直接使用md5模塊；
  • _minimal_curses：字符顯示的終端處理curses的內(nèi)建模塊，一般直接使用curses模塊，_minimal_curses僅是一個殘留，只實現(xiàn)了部分功能，一般使用_curses；
  • _multiprocessing：基于進程的并行的multiprocessing的內(nèi)建模塊，一般直接使用multiprocessing模塊；
  • _random：生成偽隨機數(shù)的內(nèi)建模塊，一般直接使用random模塊；
  • _rawffi：_rawffi是一個通過libffi來調(diào)用C的動態(tài)庫方法和創(chuàng)建C對象（數(shù)組或結(jié)構(gòu)體） 的內(nèi)建模塊；
  • _sha：SHA-1的內(nèi)建模塊，在pypy中還有sha模塊，但是一般調(diào)用hashlib，在Ptyhon2.7中sha仍存在，但已經(jīng)是Deprecated，Python3.X中sha已不再使用，一般直接使用hashlib模塊；
  • _socket：Socket的內(nèi)建模塊，一般直接使用socket模塊；
  • _sre：是實現(xiàn)正則表達式re大部分功能的內(nèi)建模塊，一般直接使用re模塊；
  • _ssl：TLS/SSL的內(nèi)建模塊，一般直接使用ssl模塊；
  • _warnings：警告控制的內(nèi)建模塊，一般直接使用warnings模塊；
  • _weakref：弱引用的內(nèi)建模塊，一般直接使用weakref模塊；
  • _winreg：Windows注冊表訪問的內(nèi)建模塊，一般直接使用winreg模塊；
  • array：高效數(shù)值數(shù)組的內(nèi)建模塊；
  • binascii：二進制碼與ASCII碼間轉(zhuǎn)化的內(nèi)建模塊；
  • bz2：對bzip2壓縮支持的內(nèi)建模塊；
  • cStringIO：對內(nèi)存進行文件操作（Read and write strings as files）的C實現(xiàn)的內(nèi)建模塊；
  • cmath：提供數(shù)學(xué)運算的C實現(xiàn)的內(nèi)建模塊；
  • cpyext：cpyext內(nèi)建模塊提供讓pypy使用CPython的擴展模塊；
  • crypt：Unix密碼驗證的內(nèi)建模塊；
  • errno：標(biāo)準(zhǔn)錯誤記號的內(nèi)建模塊；
  • exceptions：異常處理的內(nèi)建模塊；
  • fcntl：系統(tǒng)調(diào)用文件鎖fcntl()和ioctl()的內(nèi)建模塊；
  • gc：垃圾回收的內(nèi)建模塊；
  • imp：訪問import模塊接口的內(nèi)建模塊；
  • itertools：高效循環(huán)的迭代函數(shù)集合的內(nèi)建模塊；
  • marshal：序列化與反序列化的內(nèi)建模塊之一；
  • math：提供數(shù)學(xué)運算的內(nèi)建模塊；
  • mmap：內(nèi)存映射文件支持的內(nèi)建模塊；
  • operator：針對函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)操作的內(nèi)建模塊；
  • parser：訪問Python解析樹的內(nèi)建模塊；
  • posix：POSIX調(diào)用的內(nèi)建模塊；
  • pyexpat：解析xml的內(nèi)建模塊，一般直接使用xml模塊；；
  • select：提供系統(tǒng)內(nèi)I/O多路復(fù)用的內(nèi)建模塊；
  • struct：將字節(jié)解析為打包的二進制數(shù)據(jù)的內(nèi)建模塊；
  • symbol：Python解析樹中的常量的內(nèi)建模塊；
  • sys：系統(tǒng)相關(guān)的參數(shù)與函數(shù)的內(nèi)建模塊；
  • termios：POSIX風(fēng)格的tty控制的內(nèi)建模塊；
  • thread：線程的內(nèi)建模塊；
  • time：時間日期的內(nèi)建模塊；
  • token：Python解析樹中的常量的內(nèi)建模塊；
  • unicodedata：Unicode字符數(shù)據(jù)庫的內(nèi)建模塊；
  • zipimport：從ZIP歸檔中導(dǎo)入的內(nèi)建模塊；
  • zlib：兼容gzip壓縮的內(nèi)建模塊；

• 通過純Python重寫的模塊在 lib_pypy/ （部分使用了cffi），比如：ctypes， cPickle， cmath， dbm，datetime；

垃圾回收機制（gc）的不同

pypy的垃圾回收機制實現(xiàn)并不是使用引用計數(shù)，所以O(shè)bject并不會在不被引用的情況下立即釋放掉。最明顯的影響是，文件（socket等）將不會在離開作用范圍后立馬被關(guān)閉掉。對于寫打開的文件，這可能會導(dǎo)致寫入的數(shù)據(jù)在緩沖區(qū)中一段時間，是的磁盤上文本被截斷或還未寫入。還可能導(dǎo)致文件打開數(shù)量超過系統(tǒng)的限制。

如果需要調(diào)試程序中哪里沒有正確關(guān)閉文件，可以使用-X track-resources來運行程序。這樣，每當(dāng)GC關(guān)閉一個文件（或者socket）將會產(chǎn)生一個ResourceWarning。這個警告會包含文件（或者socket）打開創(chuàng)建的位置，方便定位問題。

測試代碼：

import time
import gc
print("start")
i = 1
while True:
    print(i)
    i += 1
    open("/data/test.log", "rw")
    if (i % 10) == 0:
        gc.collect()

print("finished")

對__del__和弱引用的影響

這個問題，會影響到__del__方法調(diào)用的準(zhǔn)確時間，因為pypy的回收是不確定的。這同樣影響到弱引用（weak references），使得弱引用會比預(yù)期的存活時間長。這導(dǎo)致弱引用代理（由weakref.proxy(object[, callback])返回）的實用性降低：這使得弱引用代理在目標(biāo)對象的引用失效后仍然能夠被訪問，且會在某個時刻突然失效并在下次訪問時引起ReferenceError錯誤。所有使用到弱引用代理的必須小心處理ReferenceError（或者，更好的方法是使用weakref.ref()而不是weakref.proxy()）。

測試代碼：

>>>> import weakref
>>>> import gc
>>>> class A(object):
....     def __init__(self):
....         self.test_attr = 100
....         
>>>> def test_func(refrence):
....     print("callback function!")
....   
>>>> a = A()
>>>> 
>>>> x = weakref.proxy(a, test_func)
>>>> x.test_attr
100
>>>> a.test_attr
100
>>>> del a
>>>> 
>>>> x.test_attr
100
>>>> gc.collect()
callback function!
0
>>>> x
<weakproxy at 0x00007f6f19011dc0; dead>
>>>> x.test_attr
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ReferenceError: weakly referenced object no longer exists
>>>>
>>>> a = A()
>>>> x = weakref.ref(a, test_func)
>>>> print x
<weakref at 0x00007f6f190631a0; to 'A'>
>>>> b = x()
>>>> b.test_attr
100
>>>> del a
>>>> gc.collect()
0
>>>> x
<weakref at 0x00007f6f190631a0; to 'A'>
>>>> b.test_attr
100

某些情況下，由于CPython的引用計數(shù)，弱引用會在它指向的對象之前或之后立即釋放掉，如果在之后釋放掉，那么回調(diào)函數(shù)將會被調(diào)用。但在pypy類似的情況下，對象和弱引用會被認(rèn)為同時釋放，回調(diào)將不會被調(diào)用。

GC的其他影響

如果一個對象有__del__方法，在pypy中，__del__被調(diào)用的次數(shù)不會多于1次。但在CPython中，__del__在對象被“復(fù)活”然后“死亡”，__del__可能會被調(diào)用多次。（此處有一段不是很懂，詳見Blog[1] [2].）

GC的差異也會間接的影響到其他方面。比如，pypy代碼中的生成器，將會比CPython中更遲的被垃圾回收。這會影響到yield關(guān)鍵字，如果yield在try:或者with:中，這會有一個issue 736。

# import gc
def g():
    try:
        yield 1
    finally:
        print "finally"

g().next()
# gc.collect()

這段代碼，在pypy中是沒有打印出finally，在CPython中是有打印的。原因是，在pypy中，finally只有在對象被垃圾回收機制回收時才會打印。如果在最后調(diào)用gc.collect()，將能夠打印出來。

使用默認(rèn)的GC（minimark），內(nèi)建函數(shù)id()將會像CPython中那樣工作。但使用其他GC，id()返回的數(shù)字，并不是內(nèi)存地址（因為一個對象的地址可能會改變），而且太頻繁調(diào)用將會引起性能問題。

如果程序中有很長的鏈表對象，每一個中都有指向下一個的引用，并且都有__del__，這會導(dǎo)致pypy的GC的性能下降。但在其他情況下，pypy的GC性能普遍比CPython好。

__del__還有另外一個不同的地方，如果往一個已經(jīng)存在的類中動態(tài)加入__del__，它將不會調(diào)用：

>>>> class A(object):
....     pass
....
>>>> A.__del__ = lambda self: None
__main__:1: RuntimeWarning: a __del__ method added to an existing type will not be called

在pypy中，如果你將__del__動態(tài)綁定給Python的舊式類的對象(對于CPython的新式類也是不工作的)，將會得到一個RuntimeWarning。修改這個issuse的方法是，在類中定義__del__，僅包含pass（或者其他實現(xiàn)），再在運行時動態(tài)修改；

CPython會在程序結(jié)束的時候去自動執(zhí)行gc.collect()，但pypy并不會。

內(nèi)建類型(types)的子類

官方實現(xiàn)上，CPython對于內(nèi)建類型的子類的重載方法是否會被隱式調(diào)用沒有確定任何規(guī)則。類似的，這些被重載的方法不會被同一個對象的其他內(nèi)置方法調(diào)用。例如：一個在dict子類中被重載的__getitem__()將不會被其內(nèi)置函數(shù)get()調(diào)用。

上述的情況在CPython中和PyPy中都是正確的。不同的是，一個除self以外的另一對象的內(nèi)置方法是否會調(diào)用一個被重載的方法。這通常在CPython中是不會被調(diào)用的，而在PyPy中則會被調(diào)用。例子：

class D(dict):
    def __getitem__(self, key):
        return "%r from D" % (key,)

class A(object):
    pass

a = A()
a.__dict__ = D()
a.foo = "a's own foo"
print a.foo
# CPython => a's own foo
# PyPy => 'foo' from D

glob = D(foo="base item")
loc = {}
exec "print foo" in glob, loc
# CPython => base item
# PyPy => 'foo' from D

在字典（dictionary）中作為key的自定義類的對象

class X(object):
    pass

def __evil_eq__(self, other):
    print 'hello world'
    return False

def evil(y):
    d = {X(): 1}
    X.__eq__ = __evil_eq__
    d[y] # might trigger a call to __eq__?

在CPython中，__evil_eq__可能會被調(diào)用到，盡管沒有辦法寫出一個必能重現(xiàn)的例子。這會發(fā)生在y is not x 且 hash(y) == hash(x)，同時，hash(x)是在x插入在一個字典中的時候計算的。如果條件滿足，這個__evil_eq__方法將會被調(diào)用。

PyPy使用一個特殊的策略來優(yōu)化，一個用戶自定義類的實例作為Keys在字典當(dāng)中，且這個自定義類是沒有重載__hash__，__eq__，__cmp__：當(dāng)使用這個策略的時候，__eq__和__cmp__將不會被調(diào)用，而是通過查找id(identity)。所以在上述代碼的情況下，PyPy將能保證__eq__不會被調(diào)用。

在其他情況下（比如，有一個自定義的__hash__和__eq__在y中），PyPy將會和CPython一樣。

原始數(shù)據(jù)類型的對象標(biāo)識，is 和 id

原始數(shù)據(jù)類型的對象標(biāo)識是根據(jù)值來判斷想等，而不是包裝器的標(biāo)識。這意味著對于一個任意值的整數(shù)（interger）x來說x + 1 is x + 1總是返回True。這個規(guī)則適合如下的數(shù)據(jù)類型：

• int
• float
• long
• complex
• str（只對空字符串或單個字符的字符串有效）
• unicode（只對空字符串或單個字符的字符串有效）
• tuple（只對空元組有效）
• frozenset（只對空的frozenset有效）

這個改變需要id()也要做出相應(yīng)的改變。id()需要滿足如下情況：x is y <=> id(x) <=> id(y)。因此上述類型的id()將返回一個從參數(shù)計算而得到的值，因此可以大于sys.maxint(所以可以是任意長)。

記住，一個長度大于等于2的字符串，可以相等（==，equal）卻不一定相同（is，identical）。類似的，盡管x包含一個元組且x == (2,)，但x is (2,)不一定返回True。這個規(guī)則只適應(yīng)于上述的類型。str、unicode、tuple和frozenset是在PyPy5.4版本中才適應(yīng)這個規(guī)則。在5.4之前，盡管x等于?或()，但是if x is "?" 或者 if x is ()將會返回False。這個5.4中的新行為是更為接近CPython，Cpython可以精確的緩存空tuple或firzenset和長度小于等于1的字符串或者unicodes(對于字符串和unicodes并不總是會緩存，當(dāng)大部分情況是)。

對于float，“is”是針對一個對象的float“位模式”。所以float('nan') is float('nan')在PyPy上返回True，在CPython上返回False，因為這是兩個對象。但是0.0 is -0.0都返回False，因為“位模式”不同。一般的，float('nan') == float('nan')總是返回False。當(dāng)在容器中使用時（在列表項或者集合中），判斷相等采用if x is y or x == y（不論在Cpython中或PyPy中）。因此，因為所有的nans在PyPy中是相同的，所以不能在一個集合中使用多次，不像CPython(Issuse #1974)

其他

• hash()方法的隨機bug在pypy中是忽略的，所以會有以下不同：

Python 3.4.0 (default, Apr 11 2014, 13:05:11) 
[GCC 4.8.2] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> a = "1"
 >>>hash(a)
-7159617557763069555
 >>>exit()

再次運行：

Python 3.4.0 (default, Apr 11 2014, 13:05:11) 
[GCC 4.8.2] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> a = "1"
>>> hash(a)
461546025534110251
>>> exit()

兩次的hash值是不同的，而在pypy中，兩次的hash值是一樣的：

Python 2.7.3 (2.2.1+dfsg-1ubuntu0.3, Sep 30 2015, 15:18:40)
[PyPy 2.2.1 with GCC 4.8.4] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
And now for something completely different: ``pypy is more stable than debian''
>>>> a = "1"
>>>> hash(a)
6272018864 
>>>> exit()

Python 2.7.3 (2.2.1+dfsg-1ubuntu0.3, Sep 30 2015, 15:18:40)
[PyPy 2.2.1 with GCC 4.8.4] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
And now for something completely different: ``we still have to write software
with a metaspace bubble in it''
>>>> a = "1"
>>>> hash(a)
6272018864
>>>> exit()

• 不能在一個類型對象中存儲一個非字符串的key。例子：

class A(object):
    locals()[42] = 3

# 在PyPy中是不行的

• sys.setrecursionlimit(n)僅僅是設(shè)置一個大概的值。這個通過設(shè)置一個n * 768bytes的可用?？臻g來實現(xiàn)的。在Linux上，這個依賴于編譯器的設(shè)置，默認(rèn)值768KB大約能滿足1400次調(diào)用。

• 因為對于字典的實現(xiàn)是不同的，每次調(diào)用__hash__和__eq__所獲的準(zhǔn)確數(shù)字并不相同。由于CPython也沒有一個準(zhǔn)確的保證，所以不要依賴它。

• 對于__class__的賦值使用，是基于CPython2.5上的。對于CPython2.6和CPython2.7多個特性，PyPy仍未支持（如果需要的話，是可以支持的，但在PyPy上需要比CPython2.6/2.7注意更多情況？）。

• __builtins__的不同：
  在python中有一個內(nèi)建模塊，中有一些常用函數(shù)。而該模塊在Python啟動后、且沒有執(zhí)行程序員所寫的任何代碼前，Python會首先加載該內(nèi)建函數(shù)到內(nèi)存。

  在pypy和python2.X中，該內(nèi)建模塊是__builtin__，在Python3.X中，該內(nèi)建模塊是builtins。

  而__builtins__則是對于這個內(nèi)建模塊的引用。

  無論任何地方要想使用內(nèi)建模塊，都必須在該位置所處的作用域中導(dǎo)入__builtin__(builtins)內(nèi)建模塊;而對于__builtins__卻不用導(dǎo)入，它在任何模塊都直接可見。

  在Python2/3中的主模塊__mian__中，__builtins__是對內(nèi)建模塊__builtin__(builtins)本身的引用，即__builtins__完全等價于__builtin__(builtins)。

  在Python2/3中的非主模塊__mian__中，__builtins__是對內(nèi)建模塊__builtin__.__dict__(builtins.__dict__)的引用，此時__builtins__的類型是字典。

• 對于使用無效參數(shù)直接調(diào)用內(nèi)建類型的內(nèi)部“魔法”函數(shù)，結(jié)果會有略微的不同。比如：[].__add__(None)和(2).__add__(None)在PyPy上都將返回NotImplemented；但在CPython 中，只有(2).__add__(None)會返回NotImplemented， [].__add__(None)將引起TypeError。（當(dāng)然，[] + None和2 + None無論在PyPy和CPython中都會引起TypeError）。這是內(nèi)部實現(xiàn)引起的差異，因為PyPy沒有內(nèi)部的C語言層面的實現(xiàn)（Slots？）。

• 在CPython中，[].__add__是一個method-wrapper，而list.__add__是一個slot wrapper。在PyPy中，它們都是一些普通的綁定或未綁定的方法對象。這有時會使得一些檢查內(nèi)置類型的工具混淆。比如，在標(biāo)準(zhǔn)庫inspect模塊中有一個ismethod()方法，當(dāng)參數(shù)是綁定或未綁定的方法對象，這個方法將會返回True，當(dāng)參數(shù)是method-wrapper或slot wrapper時，方法返回False。但PyPy并不能區(qū)分它們，所以ismethod([].__add__) == ismethod(list.__add__) == True。

• 在CPython，內(nèi)置類型具有各種方式實現(xiàn)的屬性。根據(jù)方式，如果試圖寫入（或刪除）一個只讀（或不可刪除）屬性時，將會引起一個TypeError或者AttributeError。PyPy試圖在一致性和兼容性之間取舍。這意味著一些小地方將不會和CPython引起相同的異常，比如：del (lambda:None).__closure__。

• 在純Python中，如果寫一個類class A(object): def f(self): pass，且這個類有一個沒有重載f()的子類B，這樣B.f(x)仍然會檢查x是B的一個實例。在CPython中，如果一個類型是用C語言實現(xiàn)的，那個這個類型將會有不同的規(guī)則。如果A是采用C語言實現(xiàn)，所有A的實例將會被B.f(x)接受（實際上，在這個情況下B.f is A.f是成立的）。一些代碼可以在CPython上運行，但在PyPy上不能：datetime.datetime.strftime(datetime.date.today(), ...)（datetime.date是datetime.datetime的父類）。無論如何，正確修復(fù)這個方法調(diào)用應(yīng)該:datetime.date.today().strftime(...)。

• 在PyPy中，新式類中的__dict__屬性將會返回一個普通的dict，而不是像CPython中那樣返回一個dict的代理。改變dict將會改變類型，反之亦然。對于內(nèi)置對象，PyPy將會返回一個不可修改的dict（但行為和普通的dict類似）。

• gc模塊的一些方法和屬性會和CPython中有一些略微的不同，比如：gc.enable和gc.disable有被支持，但并不是啟用或禁用GC，而是啟用或禁用終結(jié)器(finalizers)的執(zhí)行。

• 過去的版本中，PyPy在交互模式中啟動時打印一段來之#pypy IRC的隨機一行。但在release版本中，這個行為已經(jīng)被抑制了。但設(shè)置一個PYPY_IRC_TOPIC環(huán)境變量將會啟動這個行為。要注意使用到的軟件包完全禁用這個功能。

• PyPy的readline模塊是完全重寫的，它并不是GUN的readline。它添加了多行的支持（詳見multiline_input()）。但另一方面parse_and_bind()的調(diào)用會被忽略(issue #2072)。

• sys.getsizeof()總會引起TypeError。這是因為此函數(shù)的內(nèi)存分析器很有可能給出與PyPy實際上不同的結(jié)果。讓sys.getsizeof()返回一個數(shù)字（需要足夠的工作）是可行的，但是這個數(shù)字有可能不能準(zhǔn)確代表著這個對象使用的內(nèi)存大小。在于系統(tǒng)其余部分(?)隔絕的情況下，這個數(shù)字甚至反應(yīng)不了一個對象使用的內(nèi)存大小。比如一個實例有maps，這個maps會經(jīng)常在許多實例之間共享。在這種情況下，這個maps會被sys.getsizeof()的實現(xiàn)忽略，但在某些情況下，如果這個maps有著很多唯一的實例，那么它的內(nèi)存開銷是很重要的。相反的，即使是不同的對象，相等的字符串可以共享它們的內(nèi)部數(shù)據(jù)，或者一些空的container會一直共享它們部分的內(nèi)存，直到它們不再為空。更奇怪的是，一些list會在你對它進行讀操作時創(chuàng)建一些對象；如果嘗試估計range(10**6)的內(nèi)存大小綜合，這個操作自身會創(chuàng)建一百萬個整型對象，但這些對象在開始時不存在的。在CPython中也會有類似的問題，只是少一些。以上就是不實現(xiàn)sys.getsizeof()的原因。

• timeit模塊在PyPy中的表現(xiàn)會有所不同：它但打印的時平均時間和標(biāo)準(zhǔn)差，而不是CPython中的最小值，因為最小值通常是有誤差的。

• sysconfig模塊中的get_config_vars方法和distutil.sysconfig這兩個是未完成的。在POSIX平臺，CPython在Makefile中獲取配置變量來編譯生成解析器。PyPy也需要在編譯的期間生成這些值，但還未完成。

• 在"%d" % d、"%x" % x等類似的結(jié)構(gòu)中，當(dāng)x是一個long的子類的實例時，并且這個子類重載了__str__或__hex__或__oct__這幾個特殊方法時：PyPy將不會調(diào)用這些特殊方法；CPython是會的，但僅限于long的子類，不包括int。CPython的這些表現(xiàn)是很混亂的：比如，對于%x應(yīng)該調(diào)用__hex__()，__hex__()的功能是支持返回一個類似-0x123L的字符串了；然后%x會去掉0x和最后的L，保留其余部分。如果重載的__hex__()返回一個格式不正確的字符串，那么將會獲得一個異常（在CPython2.7.13之前會之前crash）。

• 在CPython2.7.13中，sqlite模塊有一個更新，當(dāng)有一個提交時它將不再重置所有的游標(biāo)（cursors）。這會使得PyPy中有一些麻煩（CPython也可能會有），所以PyPy并沒有移植這個更改：http://bugs.python.org/issue29006。