因为pypy不是100%兼容，需要8g的ram来编译，是一个移动的目标，并且是高度实验性的，其中cpython是稳定的，20年来模块构建器的默认目标(包括不能在pypy上工作的c扩展)，并且已经广泛部署。

Pypy可能永远不会成为参考实现，但它是一个很好的工具。

该网站并没有声称PyPy比CPython快6.3倍。引用:

所有基准测试的几何平均值比CPython快0.16或6.3倍

这是一个与您所做的概括性陈述非常不同的陈述，当您理解其中的区别时，您将至少理解为什么不能只说“使用PyPy”的一组原因。这听起来像是我在挑刺，但理解为什么这两种说法完全不同是至关重要的。

具体来说:

他们的陈述只适用于他们使用过的基准测试。它完全没有说明您的程序(除非您的程序与他们的一个基准测试完全相同)。 这个陈述是关于一组基准的平均值。即使是他们测试过的程序，也没有人声称运行PyPy会带来6.3倍的改进。 没有人声称PyPy能运行CPython运行的所有程序，更不用说更快了。

PyPy已经有Python 3支持一段时间了，但根据Anthony Shaw 2018年4月2日在HackerNoon发布的这篇文章，PyPy3仍然比PyPy (Python 2)慢几倍。

对于许多科学计算，特别是矩阵计算，numpy是更好的选择(参见常见问题:应该安装numpy还是numpypy?)

Pypy不支持gmpy2。您可以使用gmpy_cffi，不过我还没有测试它的速度，该项目在2014年发布了一个版本。

对于Project Euler问题，我经常使用PyPy，对于简单的数值计算，通常从__future__导入除法就足以满足我的目的，但截至2018年，Python 3支持仍在开发中，最好的选择是在64位Linux上。截至2018年12月的最新版本Windows PyPy3.5 v6.0处于测试阶段。

第二个问题比较容易回答:如果所有代码都是纯Python，那么基本上可以使用PyPy作为替代。然而，许多广泛使用的库(包括一些标准库)是用C编写的，并编译为Python扩展。其中一些可以与PyPy一起工作，一些不能。PyPy提供了与Python相同的“面向”工具——也就是说，它是Python——但其内部结构不同，因此与这些内部结构交互的工具将无法工作。

至于第一个问题，我想这有点像第一个问题:PyPy一直在快速发展，以提高速度并增强与其他代码的互操作性。这使得它更像是实验性的，而不是官方的。

我认为，如果PyPy进入稳定状态，它可能会开始得到更广泛的应用。我还认为对Python来说，摆脱C语言的基础是一件很棒的事情。但这在一段时间内不会发生。PyPy还没有达到临界质量，它本身几乎足够有用，可以做你想做的所有事情，这将激励人们填补空白。

支持的Python版本

引用Python的禅意:

可读性。

例如，Python 3.8引入了fstring =。

Python 3.8+中可能有其他对您更重要的特性。PyPy目前不支持Python 3.8+。

无耻的自我广告:Python版本的杀手特性-如果你想知道更多你使用旧Python版本时错过的东西

我发现了一些例子，其中PyPy比Python慢。 但是:只在Windows上。

C:\Users\User>python -m timeit -n10 -s"from sympy import isprime" "isprime(2**521-1);isprime(2**1279-1)"
10 loops, best of 3: 294 msec per loop

C:\Users\User>pypy -m timeit -n10 -s"from sympy import isprime" "isprime(2**521-1);isprime(2**1279-1)"
10 loops, best of 3: 1.33 sec per loop

所以，如果你想到PyPy，忘了Windows吧。 在Linux上，你可以实现惊人的加速。 示例(列出1到1,000,000之间的所有质数):

from sympy import sieve
primes = list(sieve.primerange(1, 10**6))

这在PyPy上比在Python上快10(!)倍。 但不是在窗户上。那里的速度只有原来的3倍。