Python中pypy3与CPython 3.5的性能对比与使用场景分析

PyPy3和CPython 3.5的性能对比主要看场景。PyPy3的核心优势是它的JIT编译器，对于长时间运行、包含大量循环或计算密集型任务（比如数值计算、模拟、某些数据处理）的纯Python代码，速度提升非常明显，快几倍甚至一个数量级都有可能。但它的短板是对C扩展的兼容性：如果程序重度依赖NumPy、Pandas、SciPy这类用C写的库，PyPy3可能跑得比CPython还慢，因为很多优化没生效，甚至可能不兼容。另外，PyPy3的启动时间通常更长，内存占用也可能更高。

至于使用场景：如果你写的是一个计算密集型的“纯Python”应用（比如游戏逻辑服务器、自定义的协议解析器），用PyPy3会很爽。但如果你主要在用那些基于C扩展的科学计算、数据分析库，或者项目依赖的一些第三方库还没完全适配PyPy，那就老实用CPython。Web开发（比如Django、Flask）通常两者都可以，但需要具体测试依赖的库。

简单说：纯计算用PyPy，重度依赖C扩展库用CPython。