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。

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。

I did a small benchmark on this topic. While many of the other posters have made good points about compatibility, my experience has been that PyPy isn't that much faster for just moving around bits. For many uses of Python, it really only exists to translate bits between two or more services. For example, not many web applications are performing CPU intensive analysis of datasets. Instead, they take some bytes from a client, store them in some sort of database, and later return them to other clients. Sometimes the format of the data is changed.

BDFL和CPython开发人员是一群非常聪明的人，他们设法帮助CPython在这种情况下表现出色。这是一个无耻的博客:http://www.hydrogen18.com/blog/unpickling-buffers.html。我使用的是Stackless，它源自CPython，并保留了完整的C模块接口。在这种情况下，我没有发现使用PyPy的任何优势。

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。

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。

CPython有引用计数和垃圾收集，PyPy只有垃圾收集。

因此，对象倾向于更早地删除，并且在CPython中以更可预测的方式调用__del__。有些软件依赖于这种行为，因此它们还没有准备好迁移到PyPy。

其他一些软件可以同时使用这两种方法，但使用CPython时使用的内存更少，因为未使用的对象会更早释放。(我没有任何测量方法来表明这有多重要，以及其他哪些实现细节会影响内存使用。)