CPython：是用C语言实现Pyhon，是目前应用最广泛的解释器。最新的语言特性都是在这个上面先实现，基本包含了所有第三方库支持，但是CPython有几个缺陷，一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳，二是CPython无法支持JIT（即时编译），导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。于是出现了Pypy。
Pypy：是用Python自身实现的解释器。针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。但是，Pypy无法支持官方的C/Python API，导致无法使用例如Numpy，Scipy等重要的第三方库。这也是现在Pypy没有被广泛使用的原因吧。
而PyPy与CPython的不同在于，别的一些python实现如CPython是使用解释执行的方式，这样的实现方式在性能上是很凄惨的。而PyPy使用了JIT(即时编译)技术，在性能上得到了提升。
Python的解释器：
1、由于Python是动态编译的语言，和C/C++、Java或者Kotlin等静态语言不同，它是在运行时一句一句代码地边编译边执行的，而Java是提前将高级语言编译成了JVM字节码，运行时直接通过JVM和机器打交道，所以进行密集计算时运行速度远高于动态编译语言。
2、PyPy，它使用了JIT（即时编译）技术，混合了动态编译和静态编译的特性，仍然是一句一句编译源代码，但是会将翻译过的代码缓存起来以降低性能损耗。相对于静态编译代码，即时编译的代码可以处理延迟绑定并增强安全性。绝大部分 Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的。
python的用途：
Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。
网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。
人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。
扩展资料：
Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
参考资料来源：百度百科-Python
python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。
python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
Python处理数据的优势（不是处理大数据）：
1. 异常快捷的开发速度，代码量巨少
2. 丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便
3. 内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作（java，c++用个map都很费劲）
4. 公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
5. 巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi）虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python。
扩展资料：
Python处理数据缺点：
Python处理大数据的劣势：
1、python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用（例如大dict）。
多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
2、python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包，例如numpy。
3. 绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多。
参考资料来源：百度百科-Python
