Почему не стоит переходить на PyPy, если он быстрее CPython в 6,3 раза?

В мире Python часто слышно о проекте PyPy, который утверждает, что его интерпретатор в 6,3 раза быстрее, чем CPython. Кажется, что это идеальное решение для проблем со скоростью выполнения кода на динамическом языке, таком как Python. Также PyPy заявляет о возможности предоставления Python без глобальной блокировки интерпретатора (GIL), что может решить проблему параллелизма. Тем не менее, несмотря на эти заманчивые преимущества, PyPy не так широко используется, как CPython. Почему же это так?

Прежде всего, стоит учесть, что PyPy может быть быстрее CPython только в определенных сценариях. Например, если речь идет о больших вычислительных задачах или задачах, где большую роль играет производительность, PyPy может показать себя лучше. Однако в повседневных задачах разработки, таких как чтение и запись файлов, взаимодействие с базами данных, веб-скрапинг и т.д., разница в производительности между PyPy и CPython может быть не такой заметной и даже может быть в пользу последнего.

Что касается GIL, то, несмотря на то, что PyPy заявляет о его отсутствии, в реальности это не всегда так. Многопоточность в PyPy, как и в CPython, все еще может столкнуться с проблемами из-за наличия GIL. Да, есть некоторые экспериментальные варианты PyPy, которые пытаются обойти GIL, но они еще не достигли стадии полной зрелости.

Однако главным недостатком PyPy является его совместимость. Многие популярные библиотеки Python, такие как numpy, pandas и scipy, не совместимы с PyPy или работают не так эффективно, как в CPython. Это сильно ограничивает области применения PyPy, особенно в области научных вычислений и анализа данных.

В заключение, PyPy, безусловно, имеет свои преимущества и может быть полезен в определенных сценариях. Однако перед тем, как перейти на PyPy, стоит тщательно взвесить все «за» и «против», учитывая специфику своих задач и проектов.