神奇的 RPython 初探：解释器性能四百倍提升

性急的请直接看文末。

环境搭建

续为何木兰采用 RPly 而非 Ply？RPython 和 PyPy 才是真意？，忍不住想试试 RPython 的实测效果。于是找到此文档：Tutorial: Writing an Interpreter with PyPy, Part 1

从此下载例程：Andrew Brown 的 pypy 入门

首先在 Mac 下用了 condo 创建了 python 2.7 环境， rpython 需要（可惜，貌似就不能用中文命名标识符了）。

两种运行 rpython 的方法：

1. 下载 pypy 源码，运行$ python 【pypy 解压路径】/rpython/bin/rpython xxx.py
2. 下载DeloitteHux/cycy，运行pip install -e .，也许可以单独安装rpython？就可以运行$ rpython --output=ex2 xxx.py

方法1 也许因为版本更新，翻译过程中警告信息少了些。

注意下面将原本例程中的example2.py（BrainFxxk 的解释器）文件改名，前面加了 "target"，但实际好像不需要 lol。

性能比较

在 python 2.7 环境中，直接运行这个解释器 ，生成一个分形图案。由于实在太慢，跑了 40 分钟强行中止。

好戏开始，运行 rpython 后生成可执行文件，运行此可执行文件对原 BF 源码进行解释：

$ time ./ex2 mandel.b

效果如下，只用了 48 秒：

如果只运行到之前那个位置，只需 6 秒不到：

性能提升：40分钟/6秒=400 倍

有点意思。