بررسی بهترین مفسر‌های پایتون

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که به دلیل سادگی و خوانایی، توسط بسیاری از برنامه‌نویسان استفاده می‌شود. از جمله ویژگی‌های مهم پایتون، مفسری بودن آن است. مفسر‌های مختلفی با قابلیت‌ها و ویژگی‌های متفاوت برای اجرا و استفاده از کد‌های پایتون توسعه داده شده‌ است. در این مقاله از بلاگ‌ آسا، به بررسی بهترین مفسر‌های پایتون می‌پردازیم و ویژگی‌ هر کدام را از جنبه‌های مختلف بررسی می‌کنیم.

۱- CPython، مفسر اصلی پایتون

CPython به عنوان مفسر اصلی و پیش‌فرض پایتون شناخته می‌شود که توسط تیم اصلی پایتون با زبان C توسعه داده شده است.

از جمله ویژگی‌های کلیدی CPython می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• مفسر رسمی پایتون: تمام نسخه‌های منتشر شده از سمت گروه سازنده پایتون بر اساس CPython نوشته می‌شوند.
• ترجمه به زبان ماشین: CPython کد پایتون را به بایت‌کد (bytecode) ترجمه کرده و سپس بایت‌کد را توسط ماشین مجازی پایتون (Python virtual Machine) اجرا می‌کند.
• قابلیت استفاده از افزونه‌های زبان C: یکی از ویژگی‌های برتر CPython امکان استفاده از کتابخانه‌های نوشته‌شده در C یا C++ برای بهبود سرعت و عملکرد برنامه است. بسیاری از کتابخانه‌های علمی مثل NumPy و SciPy از همین روش برای افزایش سرعت و بهبود کارایی خودشان استفاده می‌کنند.
• پشتیبانی قوی و کارایی بالا: از آنجایی که CPython مفسر پیش‌فرض پایتون است، بیشترین استفاده و پشتیبانی را بین مفسر‌های پایتون دارد و معمولا انتخاب اول برای توسعه‌دهندگان به شمار می‌رود.

مزایای مفسر CPython

• پایدار‌ترین و معتبر‌ترین مفسر پایتون
• پشتیبانی از کتابخانه‌های گسترده
• پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف

معایب مفسر CPython

• سرعت کم‌تر نسبت به زبان‌های کامپایل شده مانند C

بیشتر بخوانید: کتابخانه های پایتون

۲- PyPy، مفسر سریع برای پایتون

اگر به دنبال سرعت در زبان پایتون می‌گردید، PyPy یک گزینه مناسب برای شما است. PyPy یک مفسر سریع‌تر برای پایتون است که از تکنیک JIT (Just in Time) استفاده می‌کند. هدف طراحی این مفسر بهبود سرعت اجرای کد‌های پایتون نسبت به CPython است.

PyPy ویژگی‌های زیادی دارد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کامپایل همزمان (JIT): مفسر PyPy از JIT برای ترجمه کد پایتون به کد ماشین استفاده می‌کند. کامپایلر JIT بر خلاف کامپایلر‌های معمولی که کد را پیش از اجرا کامپایل می‌کنند، بخش‌هایی از کد را حین اجرای برنامه کامپایل می‌کند. این موضوع باعث می‌شود که اجرای کد‌های پایتون مخصوصا در پروژه‌های سنگین، در PyPy بسیار سریع‌تر از CPython باشد.
• سازگاری با زبان C: مفسر PyPy با کد‌های موجود در پایتون سازگار است و از ابزار‌هایی مثل cffi و cppyy که برای تعامل با زبان‌های C و C++ هستند هم پشتیبانی می‌کند. علاوه‌ بر سازگاری خود PyPy، این مفسر با استفاده از یک پلاگین به نام C-extension می‌تواند کتابخانه‌هایی مثل NumPy و Scikit-learn و غیره را هم اجرا کند. گرچه گاهی ممکن است مشکلاتی حین استفاده از کد‌های پایتون بر پایه C مشاهده شود.
• استفاده کم‌تر از حافظه: PyPy در مقایسه با CPython معمولا حافظه کمتری مصرف می‌کند؛ به‌ویژه در برنامه‌هایی که به حافظه نسبتا زیادی نیاز دارند. این مسئله باعث می‌شود PyPy برای برنامه‌های سنگین از نظر حافظه، نسبت به رقیب‌هایش گزینه‌ کارآمد‌تری باشد.
• حالت Stackless: این مفسر به صورت پیش‌فرض از حالت Stackless پشتیبانی می‌کند که امکان استفاده از رشته‌های کوچک (micro-threads) را برایتان مهیا می‌کند. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا همزمانی‌ها (concurrency) را در پروژه خود مدیریت کنید و بتوانید هزاران یا حتی میلیون‌ها رشته سبک را به راحتی اجرا کنید. این ویژگی در برنامه‌هایی که نیاز به پردازش موازی و همزمان زیادی دارند، بسیار مفید است.

مزایای مفسر PyPy

• سرعت بالا در برنامه‌هایی با محاسبات سنگین
• کارایی بالا در اجرای حلقه‌های طولانی و الگوریتم‌های پیچیده
• امکانات پیشرفته

معایب مفسر PyPy

• سازگاری کم‌تر با برخی کتابخانه‌ها

۳- Jython

پایتون برای جاوا! Jython مفسری برای پایتون است که روی ماشین مجازی جاوا (JVM) اجرا می‌شود. Jython با تبدیل کد‌های پایتون به بایت‌کد‌های جاوا می‌تواند پروژه‌های پایتونی را بر روی جاوا اجرا کند.

در ادامه به برخی از ویژگی‌های اصلی Jython می‌پردازیم:

• پشتیبانی از کتابخانه‌های جاوا: Jython امکان استفاده از کتابخانه‌های جاوا را در کد‌های پایتون برای شما فراهم می‌کند. این ویژگی برای پروژه‌هایی که به طور همزمان از جاوا و پایتون استفاده می‌کنند بسیار مفید است.
• توسعه سریع و کوتاه‌تر برنامه: برنامه‌ها و پروژه‌هایی که با زبان پایتون نوشته می‌شوند، معمولا ۲ تا ۱۰ برابر کوتاه‌تر از برنامه‌ای است که با جاوا نوشته شده باشد. به همین دلیل تعامل یکپارچه بین پایتون و جاوا به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا در زمان توسعه و تولید محصولاتشان بتوانند از هر دو زبان استفاده کنند.

مزایای Jython

• قابلیت ترکیب کامل پایتون با کتابخانه‌ها و چارچوب‌های جاوا

معایب Jython

• عدم پشتیبانی از کتابخانه‌های پایتونی بر پایه زبان C
• عدم پشتیبانی آخرین نسخه (Jython 2.7x) از پایتون ۳

۴- IronPython

IronPython یک مفسر پایتون است که بر روی پلتفرم دات‌نت (.NET) اجرا می‌شود. این مفسر به طور خاص برای استفاده از پایتون در برنامه‌های توسعه‌یافته با .NET طراحی شده است. IronPython به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد تا از قدرت و ابزار‌های پلتفرم .NET در کنار قابلیت‌های پایتون بهره‌مند شوند و از کتابخانه‌های دات‌نت به طور مستقیم در برنامه‌های مبتنی بر پایتون استفاده کنند.

در ادامه ویژگی‌های کلیدی این مفسر را معرفی می‌کنیم:

• یکپارچگی با دات‌نت: IronPython امکان استفاده از کتابخانه‌ها و قابلیت‌های گسترده .NET را برایتان فراهم می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند از انواع داده‌ها و کلاس‌های .NET در کد پایتون خود استفاده کنند.
• نداشتن قابلیت GIL (Global Interpreter Lock): این مفسر فاقد قابلیت GIL است و در نتیجه برنامه‌های چند رشته‌ای (Multi-threaded) می‌توانند از پردازنده‌های چند‌ هسته‌ای به صورت موثر‌تری استفاده کنند.
• اجرای سریع‌تر در موارد خاص: IronPythron در برخی کاربرد‌ها، به خصوص با استفاده از کامپایلر JIT در دات‌نت می‌تواند نسبت به CPython عملکرد بهتری داشته باشد.

مزایای IronPython

• توسعه سریع‌تر به وسیله دو زبان C# و پایتون
• ترکیب شده با امکانات .NET

معایب IronPython

• عدم پشتیبانی از ماژول‌های C
• محدودیت در پشتیبانی از پلتفرم‌ها (محدود شده به ویندوز)

۵- Stackless Python

این ابزار یک مفسر پایتون است که برای بهبود کارایی و مدیریت بهینه‌تر تسک‌ها و رشته‌ها (threads) طراحی شده است. Stackless Python با هدف ارائه میکرو-رشته‌ها (microthreads) و تسک‌های بدون پشته (stack) سیستم‌عامل ایجاد شده است.

در ادامه برخی از ویژگی‌های مفسر Stackless Python را با هم بررسی می‌کنیم:

• کارکرد بدون پشته (Stack): بر خلاف مفسر اصلی پایتون یعنی CPython که برای مدیریت هر رشته از پشته سیستم‌عامل استفاده می‌کند، Stackless Python از یک روش سبک‌تر برای مدیریت تسک‌ها و رشته‌ها به‌کار می‌برد. این موضوع به اجرای سریع‌تر و کارآمد‌تر برنامه‌ها کمک می‌کند.
• پشتیبانی از Microthreads: یکی از بزرگ‌ترین مزایای Stackless Python استفاده از میکرو-رشته‌هاست که بسیار سبک‌تر از رشته‌های عادی هستند. به این ترتیب امکان ایجاد هزاران یا حتی میلیون‌ها رشته همزمان بدون نیاز به بار اضافی حافظه و پردازشی ممکن می‌شود.
• کانال‌ها (Channels): این قابلیت برای ارتباط دو طرفه بین tasklet ها استفاده می‌شود و امکان ارسال و دریافت داده بین آنها را فراهم می‌کند. به طور خلاصه tasklet یک واحد اجرایی کوچک و سبک در Stackless Python است که می‌تواند عملکرد یک تابع را به عنوان یک میکرو-رشته اجرا کند. این ویژگی برای هماهنگی تسک‌ها و ارتباط بین آن‌ها بسیار مهم و مفید است.
• زمان‌بندی (Scheduling): این مفسر یک round-robin scheduler داخلی دارد که برای زمان‌بندی اجرای tasklet ‌ها استفاده می‌شود. این زمان‌بندی می‌تواند به صورت cooperative یا preemptive انجام شود.

مزایای Stackless Python

• کارایی بهتر در تسک‌های همزمان
• عملکرد بالا در بازی‌ها و شبیه‌سازی‌ها

معایب Stackless Python

• پشتیبانی محدود از کتابخانه‌‌های بر پایه C
• جامعه‌ کاربری محدود نسبت به رقیب‌ها

کدام مفسر پایتون بهتر است؟

هر مفسر پایتون با توجه به نیاز و شرایط مختلف هر شخص، مزایا و معایب خاص خود را دارد. CPython به عنوان مفسر پرکاربرد و رسمی پایتون، انتخاب بیشتر پروژه‌ ها است؛ درحالی که PyPy برای بهبود سرعت مناسب است. Jython و IronPython در موارد خاص که نیاز به تعامل با پلتفرم‌های جاوا و .NET دارید، می‌توانند گزینه‌های مناسبی برای شما باشند. همچنین اگر نیاز به پردازش‌ تسک‌های مختلف و مدیریت همزمانی‌ها دارید، Stackless Python می‌تواند گزینه‌ای قدرتمند در این زمینه به شمار رود.

سخن آخر

در کل مفسر‌های پایتون نقش اساسی در توسعه نرم‌افزار‌های مختلف ایفا می‌کنند و هر کدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود را دارند که برای نیاز‌های مختلف کاربران مناسب‌اند. هر مفسر برای موارد استفاده متفاوتی ایجاد شده است. به نظر شما در آینده، شاهد ساخته شدن یک مفسر با تمام ویژگی‌های مثبت خواهیم بود؟

منابع:
https://www.jython.org/
https://ironpython.net/documentation/dotnet/
https://www.geeksforgeeks.org/best-python-interpreters-choose-the-best-in-2024/
https://pypy.org/
https://github.com/stackless-dev/stackless/wiki/
https://www.python.org/about/success/resolver/#:~:text=IronPython%20performance%20is%20generally%20comparable,some%20regards%2C%20slower%20in%20others.