pypy3编辑器提供了代码分析功能，可以帮助用户在分析Python代码的时候提供更好的操作，该软件的执行速度非常快，内置一个即时编译器，可以在测试庞大和复杂的Python应用程序的时候获得更好的分析效率，让您在测试代码的时候可以加速运行，从而以更快的速度测试Python代码；本次小编提供的pypy3(Python编辑器)完美兼容Python 2.7.13和3.5.3版本，支持大多数常用的Python标准库模块，需要的用户可以到河东下载！
软件功能
1、速度：由于它只是时间编译器，Python程序经常跑更快PYPY。
2、使用记忆体：大，内存饥渴的Python程序最终可能会在CPython比他们做的更小的空间。
3、兼容性：PyPy是高度兼容与现有的Python代码。它支持ctypes的，可以像扭曲和Django的运行流行的Python库。
4、沙箱：PYPY提供不受信任的代码能够运行在一个完全安全的方式。
5、Stackless： PYPY stackless的模式默认支持大规模并发，提供微线程以及其他功能。
大小：16.5 MB版本：3.6 官方版环境：WinXP, Win7, Win8, Win10, WinAll
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软件特色
1、pypy3使用简单，分析代码速度快
2、体用交互式的分析方案，可以在运行界面上查看帮助
3、可以让您在编辑Python的时候获得更好的对象分析功能
4、运行界面清晰，通过命令的方式控制Python
5、PyPy 5.10.1支持在32位上启动
6、内置一个“lib-python”项目
7、可以在数据文件上查看“lib_pypy”资源
8、拥有_codecs_iso2022测试脚本
9、也可以选择在软件上分析_ctypes_test.py对象
使用方法
1、下载软件，点击pypy3.exe启动就可以了
2、这里是运行的界面，不需要在图形界面编辑代码
3、pypy的使用方法和python是一样的，这里主要来比较一下pypy与python运行同一个项目的效率
4、先在python2.7上运行，结果如下：
5、再在pypy环境下运行，结果如下：
6、不会被固定的主要区别是PyPy不支持refcounting语义。 以下代码不会立即填充文件，但仅在特定时间段（GC执行集合）后才能填充文件：
7、同样，请记住，您必须关闭（）一个未耗尽的生成器才能最终挂起或立即执行子句：
主要优势
构建一个回归测试套件
在开始调整之前，为您的代码构建一个回归测试套件。 这将大量工作，但这意味着您可以尝试大量优化，而不用担心引入功能性错误。
常用表达
正则表达式编译非常复杂。 如果搜索，匹配或替换操作中的正则表达式模式是静态的（不会在运行时改变）重构，那么它只会执行一次。
把事情简单化
简单胜于复杂。 PyPy JIT不是很聪明， 你的代码越简单就会运行得越好。 然而，在这里再一次，你面临着一个折衷：你可能需要付出更多的算法复杂性，以避免蛮力的操作是O（n ** 2）或更糟。
用简单的方式写简单的代码。 PyPy JIT有许多产品可以针对不常见的使用模式优化常见的使用模式。
全局变量
在CPython中，全局变量和函数（包括软件包导入）比引用本地代码要昂贵得多; 避免它们。 （这也是很好的模块化实践）。
使用说明
PyPy是一个非常兼容的Python解释器，几乎可以替代CPython 2.7.6或3.2.5。 由于其集成的跟踪JIT编译器，速度很快。
此版本支持运行Linux 32/64，Mac OS X 64，Windows和OpenBSD的x86机器，以及运行Linux的新ARM硬件（ARMv6或ARMv7，以及VFPv3）。
虽然我们在Windows上支持32位python，但在本地Windows 64位python上工作仍然停滞不前，我们欢迎志愿者来处理这个问题。
更新日志
PyPy3的第一个稳定版本：支持Python 3！
stdlib已经更新为Python 3.2.5
来自Python 3.3的u'unicode语法（PEP 414）的额外支持
默认分支的更新，如增量GC和各种JIT改进
从PyPy2解决了一些显着的JIT性能回归：
重新启用先前禁用的集合（列表/字典/集合）策略
解决了对范围对象迭代的性能
解决了对Python 3异常__context__的处理，不必要地强制帧对象开销
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