PyPy - Versionsgeschichte

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2025-04-07T07:46:02Z

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	PyPy besteht aus zwei Hauptkomponenten:		PyPy besteht aus zwei Hauptkomponenten:
	# dem ''Standard Interpreter'', einer Implementierung eines [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Interpreters in einer beschränkten Untermenge von [[Python (Programmiersprache)\|Python]].		# dem ''Standard Interpreter'', einer Implementierung eines [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Interpreters in einer beschränkten Untermenge von [[Python (Programmiersprache)\|Python]].
	# einer [[RPython]]-[[Toolchain]], die in der Lage ist, die oben erwähnte Untermenge von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] in [[Assemblersprache\|Assembler]]-Code zu übersetzen. Dieser Code wird dann direkt auf dem Prozessor ausgeführt, anstelle in einer Software.		# einer [[RPython]]-[[Toolchain]], die in der Lage ist, die oben erwähnte Untermenge von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] in [[Assemblersprache\|Assembler]]-Code zu übersetzen. Dieser Code wird dann direkt auf dem [[Prozessor]] ausgeführt, anstelle in einer Software.

	=== RPython ===		=== RPython ===
	Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>		Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten [[Teilmenge]] von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>

	Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[JavaScript]], aber diese litten unter [[Softwareerosion\|bit rot]] und wurden entfernt. Das rekursive Logo von PyPy ist eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>		Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[JavaScript]], aber diese litten unter [[Softwareerosion\|bit rot]] und wurden entfernt. Das rekursive Logo von PyPy ist eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>

Uncopy: /* RPython */ Entferne unsinniges 'somit'

2024-05-08T13:53:02Z

RPython: Entferne unsinniges 'somit'

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	Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>		Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>

	Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[JavaScript]], aber diese litten unter [[Softwareerosion\|bit rot]] und wurden entfernt. ~~Somit ist das~~ rekursive Logo von PyPy eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>		Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[JavaScript]], aber diese litten unter [[Softwareerosion\|bit rot]] und wurden entfernt. Das rekursive Logo von PyPy ist eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>

	== Entwicklungsgeschichte ==		== Entwicklungsgeschichte ==

Rainald62: /* Einleitung */ Wo man Geschwindigkeit braucht, fehlt sie.

2022-09-27T17:23:02Z

Einleitung: Wo man Geschwindigkeit braucht, fehlt sie.

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	}}		}}

	'''PyPy''' ist ein [[Just-in-time-Compiler]] für die [[Programmiersprache]] [[Python (Programmiersprache)\|Python]], der selbst in Python geschrieben ist. Da die Programmierer mit einer Python-Implementierung in Python selbst (und nicht in [[C (Programmiersprache)\|C]], wie dies bei der [[Referenzimplementierung]] CPython der Fall ist) experimentieren können, macht PyPy es einfacher, Bereiche zu finden, in denen die Python-Implementierung verbessert werden kann. Darüber hinaus erlaubt PyPy den Entwicklern durch seine Flexibilität, mit mehreren Implementierungen eines speziellen Features zu experimentieren. Eines der Ziele des Projektes war es, einen Python-Interpreter zu entwickeln, der schneller als [[CPython]] ist, was im März 2008 erstmals gelang.<ref>{{Internetquelle \|autor=Maciej Fijalkowski \|url=https://morepypy.blogspot.de/2008/03/as-fast-as-cpython-for-carefully-taken.html \|titel=As fast as CPython (for carefully taken benchmarks) \|datum=2008-03 \|sprache=en \|abruf=2017-02-26}}</ref> Mittlerweile ist PyPy in einer überwiegenden Zahl von Benchmarks schneller als CPython,<ref>{{Internetquelle \|url=http://speed.pypy.org/ \|titel=How fast is PyPy? \|sprache=en \|abruf=2017-02-26}}</ref> – und in Sonderfällen sogar schneller als C.<ref>Z. B., wenn PyPy Funktionen aus externen Dateien lädt; diese werden dann ins Hauptprogramm aufgenommen. Ein statischer Compiler wie C integriert jedoch in der Regel keine Funktionen aus externen Dateien. {{Internetquelle \|url=https://morepypy.blogspot.com/2011/02/pypy-faster-than-c-on-carefully-crafted.html \|titel=PyPy faster than C on a carefully crafted example \|werk=morepypy-Blog \|datum=2011-02-04 \|abruf=2018-08-27}}</ref>		'''PyPy''' ist ein [[Just-in-time-Compiler]] für die [[Programmiersprache]] [[Python (Programmiersprache)\|Python]], der selbst in Python geschrieben ist. Da die Programmierer mit einer Python-Implementierung in Python selbst (und nicht in [[C (Programmiersprache)\|C]], wie dies bei der [[Referenzimplementierung]] CPython der Fall ist) experimentieren können, macht PyPy es einfacher, Bereiche zu finden, in denen die Python-Implementierung verbessert werden kann. Darüber hinaus erlaubt PyPy den Entwicklern durch seine Flexibilität, mit mehreren Implementierungen eines speziellen Features zu experimentieren. Eines der Ziele des Projektes war es, einen Python-Interpreter zu entwickeln, der schneller als [[CPython]] ist, was im März 2008 erstmals gelang.<ref>{{Internetquelle \|autor=Maciej Fijalkowski \|url=https://morepypy.blogspot.de/2008/03/as-fast-as-cpython-for-carefully-taken.html \|titel=As fast as CPython (for carefully taken benchmarks) \|datum=2008-03 \|sprache=en \|abruf=2017-02-26}}</ref> Mittlerweile ist PyPy in einer überwiegenden Zahl von Benchmarks schneller als CPython<ref>{{Internetquelle \|url=http://speed.pypy.org/ \|titel=How fast is PyPy? \|sprache=en \|abruf=2017-02-26}}</ref> – und in Sonderfällen sogar schneller als C.<ref>Z. B., wenn PyPy Funktionen aus externen Dateien lädt; diese werden dann ins Hauptprogramm aufgenommen. Ein statischer Compiler wie C integriert jedoch in der Regel keine Funktionen aus externen Dateien. {{Internetquelle \|url=https://morepypy.blogspot.com/2011/02/pypy-faster-than-c-on-carefully-crafted.html \|titel=PyPy faster than C on a carefully crafted example \|werk=morepypy-Blog \|datum=2011-02-04 \|abruf=2018-08-27}}</ref>

	Streng genommen akzeptiert PyPy keine Programme in Python, sondern eine reduzierte Sprache namens RPython. Während alle RPython-Programme ohne Umwandlungen als Python-Programme lauffähig sind, ist dies umgekehrt nicht immer der Fall. Die Reduktion auf RPython wurde notwendig, damit PyPy eine [[statische Typisierung]] von Python-Objekten durchführen kann. PyPy ist von Vorteil, wenn die Laufzeit von Python-Programmen reduziert werden soll. Nachteilig ist, dass nicht alle für Python entwickelten [[Programmbibliothek]]en unterstützt werden.		Streng genommen akzeptiert PyPy keine Programme in Python, sondern eine reduzierte Sprache namens RPython. Während alle RPython-Programme ohne Umwandlungen als Python-Programme lauffähig sind, ist dies umgekehrt nicht immer der Fall. Die Reduktion auf RPython wurde notwendig, damit PyPy eine [[statische Typisierung]] von Python-Objekten durchführen kann. PyPy ist von Vorteil, wenn die Laufzeit von Python-Programmen reduziert werden soll. Nachteilig ist, dass nicht alle für Python entwickelten [[Programmbibliothek]]en unterstützt werden. So gibt es etwa von [[NumPy]] eine RPython-Variante, die etwa 80 % der Geschwindigkeit des in C implementierten Originals erreicht, aber nicht voll kompatibel ist, und die Alternative, das Original über eine Zwischenschicht zu nutzen, was aber sehr langsam ist.<ref>{{Internetquelle \|url=https://doc.pypy.org/en/latest/faq.html#what-about-numpy-numpypy-micronumpy \|titel=FAQ – What about numpy, numpypy, micronumpy? \|abruf=2022-09-27}}</ref>

	== Komponenten ==		== Komponenten ==

Rainald62: /* Entwicklungsgeschichte */ Update

2022-09-27T16:03:58Z

Entwicklungsgeschichte: Update

← Nächstältere Version		Version vom 27. September 2022, 18:03 Uhr
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	Um sich von den aktuellen Versionen des [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-[[Interpreter]]s [[CPython]] besser zu unterscheiden, sprang PyPy nach dem Release der Version 2.4 auf die Version 4.0. Diese Version brachte als wichtigste Neuerung Unterstützung für [[Flynnsche Klassifikation#SIMD (Single Instruction, Multiple Data)\|SIMD]] mit sich.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/CPython-Altenative-PyPy-4-0-0-kann-SIMD-Vektorisierung-2865846.html \|titel=CPython-Altenative PyPy 4.0.0 kann SIMD-Vektorisierung \|datum=2015-10-30 \|abruf=2018-08-15}}</ref>		Um sich von den aktuellen Versionen des [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-[[Interpreter]]s [[CPython]] besser zu unterscheiden, sprang PyPy nach dem Release der Version 2.4 auf die Version 4.0. Diese Version brachte als wichtigste Neuerung Unterstützung für [[Flynnsche Klassifikation#SIMD (Single Instruction, Multiple Data)\|SIMD]] mit sich.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/CPython-Altenative-PyPy-4-0-0-kann-SIMD-Vektorisierung-2865846.html \|titel=CPython-Altenative PyPy 4.0.0 kann SIMD-Vektorisierung \|datum=2015-10-30 \|abruf=2018-08-15}}</ref>

	Version 6.0 ermöglichte es Entwicklern, mithilfe von [[Hook (Informatik)\|Hooks]] einen Einblick in die [[Rechenleistung]] der [[Garbage Collection\|automatischen Speicherbereinigung]] zu bekommen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/PyPy-6-0-setzt-auf-Performance-und-Kompatibilitaet-4036797.html \|titel=PyPy 6.0 setzt auf Performance und Kompatibilität \|datum=2018-04-27 \|abruf=2018-08-15}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://doc.pypy.org/en/latest/release-v6.0.0.html \|titel=PyPy2.7 and PyPy3.5 v6.0 dual release \|sprache=en \|abruf=2018-08-15}}</ref>		Version 6.0 lieferte 2018 zwei Versionen, die kompatibel sind mit CPython 2.7 bzw. 3.5, und ermöglichte es Entwicklern, mithilfe von [[Hook (Informatik)\|Hooks]] einen Einblick in die [[Rechenleistung]] der [[Garbage Collection\|automatischen Speicherbereinigung]] zu bekommen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/PyPy-6-0-setzt-auf-Performance-und-Kompatibilitaet-4036797.html \|titel=PyPy 6.0 setzt auf Performance und Kompatibilität \|datum=2018-04-27 \|abruf=2018-08-15}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://doc.pypy.org/en/latest/release-v6.0.0.html \|titel=PyPy2.7 and PyPy3.5 v6.0 dual release \|sprache=en \|abruf=2018-08-15}}</ref>

			Versionen 7.0.0, 7.3.2, 7.3.6 und 7.3.8 (2022) brachten Kompatibilität mit CPython 3.6, 3.7, 3.8 bzw. 3.9, und ab 7.3.4 wurde Windows-64 unterstützt.<ref>{{Internetquelle \|url=https://downloads.python.org/pypy/ \|titel=PyPy Releases \|abruf=2022-09-27}}</ref>

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==

CLnet: Neue Adresse des Blogs

2022-03-28T06:00:04Z

Neue Adresse des Blogs

← Nächstältere Version		Version vom 28. März 2022, 08:00 Uhr
Zeile 60:		Zeile 60:
	* [https://cre.fm/cre088-python-und-pypy Interview mit Entwickler Holger Krekel über Python und PyPy] in [[CRE (Podcast)]]		* [https://cre.fm/cre088-python-und-pypy Interview mit Entwickler Holger Krekel über Python und PyPy] in [[CRE (Podcast)]]
	* [https://media.ccc.de/v/22C3-586-en-pypy PyPy – the new Python implementation on the block] – Aufzeichnung eines Vortrags über PyPy vom [[Chaos Communication Congress]]		* [https://media.ccc.de/v/22C3-586-en-pypy PyPy – the new Python implementation on the block] – Aufzeichnung eines Vortrags über PyPy vom [[Chaos Communication Congress]]
	* [https://~~morepypy~~.~~blogspot~~.de/ PyPy Blog]		* [https://www.pypy.org/blog/ PyPy Blog]

	== Einzelnachweise ==		== Einzelnachweise ==

CommonsDelinker: Ersetze Pypy_logo.png durch Pypy_logo_(2011).png (von CommonsDelinker angeordnet: The files have been splitted and older version is used on wikipedias.)

2022-01-18T10:54:22Z

Ersetze Pypy_logo.png durch Pypy_logo_(2011).png (von CommonsDelinker angeordnet: The files have been splitted and older version is used on wikipedias.)

← Nächstältere Version		Version vom 18. Januar 2022, 12:54 Uhr
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	{{Infobox Software		{{Infobox Software
	\| Name = <!-- Nur falls abweichend vom Artikelnamen -->		\| Name = <!-- Nur falls abweichend vom Artikelnamen -->
	\| Logo = [[Datei:Pypy logo.png]]		\| Logo = [[Datei:Pypy logo (2011).png]]
	\| Screenshot = <!-- Bildschirmfoto -->		\| Screenshot = <!-- Bildschirmfoto -->
	\| Beschreibung = <!-- Beschreibung des Bildschirmfotos -->		\| Beschreibung = <!-- Beschreibung des Bildschirmfotos -->

Keimzelle: /* RPython */

2022-01-06T15:49:58Z

RPython

← Nächstältere Version		Version vom 6. Januar 2022, 17:49 Uhr
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	Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>		Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>

	Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[JavaScript]], aber diese litten unter ~~Bitrot~~ und wurden entfernt. Somit ist das rekursive Logo von PyPy eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>		Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[JavaScript]], aber diese litten unter [[Softwareerosion\|bit rot]] und wurden entfernt. Somit ist das rekursive Logo von PyPy eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>

	== Entwicklungsgeschichte ==		== Entwicklungsgeschichte ==

Winne: /* Entwicklungsgeschichte */ Version 6.0 ist nicht mehr aktuell

2021-10-27T14:53:15Z

Entwicklungsgeschichte: Version 6.0 ist nicht mehr aktuell

← Nächstältere Version		Version vom 27. Oktober 2021, 16:53 Uhr
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	Um sich von den aktuellen Versionen des [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-[[Interpreter]]s [[CPython]] besser zu unterscheiden, sprang PyPy nach dem Release der Version 2.4 auf die Version 4.0. Diese Version brachte als wichtigste Neuerung Unterstützung für [[Flynnsche Klassifikation#SIMD (Single Instruction, Multiple Data)\|SIMD]] mit sich.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/CPython-Altenative-PyPy-4-0-0-kann-SIMD-Vektorisierung-2865846.html \|titel=CPython-Altenative PyPy 4.0.0 kann SIMD-Vektorisierung \|datum=2015-10-30 \|abruf=2018-08-15}}</ref>		Um sich von den aktuellen Versionen des [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-[[Interpreter]]s [[CPython]] besser zu unterscheiden, sprang PyPy nach dem Release der Version 2.4 auf die Version 4.0. Diese Version brachte als wichtigste Neuerung Unterstützung für [[Flynnsche Klassifikation#SIMD (Single Instruction, Multiple Data)\|SIMD]] mit sich.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/CPython-Altenative-PyPy-4-0-0-kann-SIMD-Vektorisierung-2865846.html \|titel=CPython-Altenative PyPy 4.0.0 kann SIMD-Vektorisierung \|datum=2015-10-30 \|abruf=2018-08-15}}</ref>

	~~Die aktuelle~~ Version 6.0 ~~ermöglicht~~ es Entwicklern mithilfe von [[Hook (Informatik)\|Hooks]] einen Einblick in die [[Rechenleistung]] der [[Garbage Collection\|automatischen Speicherbereinigung]] zu bekommen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/PyPy-6-0-setzt-auf-Performance-und-Kompatibilitaet-4036797.html \|titel=PyPy 6.0 setzt auf Performance und Kompatibilität \|datum=2018-04-27 \|abruf=2018-08-15}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://doc.pypy.org/en/latest/release-v6.0.0.html \|titel=PyPy2.7 and PyPy3.5 v6.0 dual release \|sprache=en \|abruf=2018-08-15}}</ref>		Version 6.0 ermöglichte es Entwicklern, mithilfe von [[Hook (Informatik)\|Hooks]] einen Einblick in die [[Rechenleistung]] der [[Garbage Collection\|automatischen Speicherbereinigung]] zu bekommen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/PyPy-6-0-setzt-auf-Performance-und-Kompatibilitaet-4036797.html \|titel=PyPy 6.0 setzt auf Performance und Kompatibilität \|datum=2018-04-27 \|abruf=2018-08-15}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://doc.pypy.org/en/latest/release-v6.0.0.html \|titel=PyPy2.7 and PyPy3.5 v6.0 dual release \|sprache=en \|abruf=2018-08-15}}</ref>

	== Siehe auch ==		== Siehe auch ==

Aka: /* RPython */ Tippfehler entfernt | Fehlerlisten

2021-09-18T16:37:45Z

RPython: Tippfehler entfernt | Fehlerlisten

← Nächstältere Version		Version vom 18. September 2021, 18:37 Uhr
Zeile 31:		Zeile 31:
	Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>		Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>

	Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[~~Javascript~~]], aber diese litten unter Bitrot und wurden entfernt. Somit ist das rekursive Logo von PyPy eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>		Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[JavaScript]], aber diese litten unter Bitrot und wurden entfernt. Somit ist das rekursive Logo von PyPy eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>

	== Entwicklungsgeschichte ==		== Entwicklungsgeschichte ==

Rolf acker: /* RPython */ WP-Wartung: cite-book-Vorlagenfehler beseitigt; linkfixes

2021-09-18T10:48:18Z

RPython: WP-Wartung: cite-book-Vorlagenfehler beseitigt; linkfixes

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	Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>		Der PyPy-Interpreter selbst ist in einer eingeschränkten Teilmenge von Python namens RPython (Restricted Python) geschrieben. RPython erlegt der Python-Sprache einige Einschränkungen auf, sodass der Typ einer Variablen zur Kompilierzeit abgeleitet werden kann.<ref>"It is a proper subset of Python, restricted in a way that enables easy analysis and efficient code generation", Ancona et al., 2007.</ref>

	Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java]], CSharp und [[Javascript]], aber diese litten unter Bitrot und wurden entfernt. Somit ist das rekursive Logo von PyPy eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book\|title=Learn Python the hard way\|author=Zed Shaw\|~~year~~=2017\|~~ISBN~~=978-0134692883\|~~publiisher~~=~~‎Addison~~-Wesley ~~Professional\|url=https://python.engineering/learn-python-the-hard-way~~/		Das PyPy-Projekt hat eine Toolchain entwickelt, die RPython-Code analysiert und in eine Form von Byte-Code übersetzt, der in C abgesenkt werden kann. Früher gab es neben C noch andere Backends: [[Java (Programmiersprache)\|Java]], CSharp und [[Javascript]], aber diese litten unter Bitrot und wurden entfernt. Somit ist das rekursive Logo von PyPy eine Schlange, die sich selbst verschluckt, da das RPython von einem Python-Interpreter übersetzt wird. Der Code kann zu Test- und Analysezwecken auch unübersetzt ausgeführt werden, was eine gute Testumgebung für die Erforschung dynamischer Sprachen bietet.<ref>{{cite book \|title=Learn Python the hard way \|author=Zed Shaw \|date=2017 \|isbn=978-0134692883 \|publisher=Addison-Wesley}}</ref>
	}}</ref>

	== Entwicklungsgeschichte ==		== Entwicklungsgeschichte ==