Что PyPy должен предложить по CPython, Jython и IronPython?
Вы вообще не используете new NavigationContext(...), вы полностью упускаете точку внедрения зависимости, если делаете это. Вместо этого вы должны внедрить контекст в класс, который в этом нуждается. Например, если вам нужно это прямо в вашем контроллере, это будет выглядеть примерно так:
public class FunkyController : Controller
{
private readonly NavigationContext _nagivationContext;
public FunkyController(NagivationContext nagivationContext)
{
//Context is injected into the constructor of the controller
_nagivationContext = nagivationContext;
}
public int Add(TEntity item)
{
_nagivationContext.Set<TEntity>().Add(item);
_nagivationContext.SaveChanges();
return item.Id;
}
}
4 ответа
PyPy является действительно двумя проектами:
- набор инструментальных средств компилятора интерпретатора, разрешающий Вам записать интерпретаторы в RPython (статическое подмножество Python) и иметь межплатформенные интерпретаторы, скомпилированные автономный, для JVM, для.NET (и т.д.)
- реализация Python в RPython
, Эти два проекта допускают многие вещи.
- Поддержание Python в Python намного легче, чем поддержание его в C
- От единственной кодовой базы, можно генерировать интерпретаторы Python, которые работают на JVM.NET и автономный - вместо того, чтобы иметь несколько немного несовместимых реализаций
- , Часть набора инструментальных средств компилятора включает экспериментальный генератор JIT (теперь в его пятом воплощении и начинающий работать действительно хорошо) - , цель состоит в том, чтобы JITed PyPy работал очень быстрее, чем CPython
- , который намного легче экспериментировать с фундаментальными функциями языка - как удаление GIL, лучшей сборки "мусора", интегрируя без стека и так далее
, Таким образом, существует действительно много причин для PyPy для возбуждения, и это наконец начинает соответствовать всем своим обещаниям.
Самой важной функцией является, конечно, JIT-компилятор. В файлах CPython компилируются в байт-код (.pyc) или оптимизированный байт-код (.pyo) и затем интерпретируются. С PyPy они будут скомпилированы в собственный код. PyPy также включает Stackless Python патчи, включая он впечатляющий функции (tasklet сериализация, легкие потоки и т.д.)
В случае, если, что Python получает реальное JIT, я думаю, что это будет с такой скоростью, как любая другая реализация.
преимущество состоит в том, что намного легче реализовать новые опции. Каждый видит это сегодня путем наблюдения библиотеки. Часто модули записаны в Python сначала и затем переведены в C.