>Но та же VM из Inferno много ресурсов не кушает, и при этом хорошую производительность показывает.

и многие ли её в продакшене используют?

Jython раза в 2-4 тормознее чем CPython или PyPy.

java.org.ru

>Вот для JVM меньше языков, чем для CLR:

Лолшто??

JVM:
Ada: JGNAT, AWK: Jawk, Cobol: Veryant isCobol, ColdFusion:Adobe ColdFusion/Railo/Open BlueDragon, Common Lisp:Armed Bear Common Lisp, /CLforJava/Jatha, Component Pascal: Gardens Point Component Pascal, Erlang: Erjang, Forth: myForth, JavaScript: Rhino, LOGO: jLogo/XLogo,
Lua: Kahlua/Luaj/Jill, Oberon-2: Canterbury Oberon-2 for JVM,
OCaml: OCaml-Java, Pascal: Canterbury Pascal for JVM, PHP:IBM WebSphere sMash PHP, Caucho Quercus, Python:Jython, Rexx:   IBM NetRexx, Ruby: JRuby, Scheme: Bigloo/Kawa/SISC/JScheme, Tcl: Jacl/JTcl
+ Clojure, Groovy, Scala

Итого 23 языка, 32 реализаций(!)

> Jython раза в 2-4 тормознее чем CPython или PyPy.

Простите, как, если CPython тормознее PyPy раз в десять?

> Итого 23 языка, 32 реализаций(!)

jLogo - мертв
CLforJava - мертв
Oberon-2 for JVM - мертв
Pascal for JVM - мертв
JGNAT - мертв
Jawk - мертв
Jatha - мертв

и т.д.

> Лолшто
это говорил дотнетщик. Алсо, как под CLR, так и под JVM очень много дохлых реализаций.

> Jython раза в 2-4 тормознее чем CPython
дай пруф с разными бенчмарками. а то на простых арифметических операциях Jython выигрывает (на моём ноуте)

def test():
  r = 0
  rng = xrange(0, 10000)
  for i in rng:
      for j in rng:
          r = (r + (i * j) % 100) % 47
  print "Answer: ", r

if __name__ == '__main__':
    test()

теперь тестим:

memnek-laptop% time python foo_cp.py
Answer:  39
python foo_cp.py  30,65s user 0,04s system 99% cpu 30,835 total
memnek-laptop% time jython foo_cp.py
Answer:  39
jython foo_cp.py  19,91s user 0,44s system 106% cpu 19,124 total

>вопрос не столь прост, как кажется.

Для имбецилов да, верное утверждение. А вообще - используют как встроенный скриптовый язык.

> CPython тормознее PyPy раз в десять?

Ерунда. Всего раза в два (и то не на всех задачах).

> Простите, как, если CPython тормознее PyPy раз в десять?

А если учесть, что PyPy тормознее шарпа во столько же раз, Jython не нужен.

>реализации языка Python на Java

Без веществ явно не обошлось...

а теперь

jythonc --core --jar foo_cp.jar foo_cp.py
#тут выхлоп 
#тестим

memnek-laptop% time java -jar foo_cp.jar                
Answer:  39
java -jar foo_cp.jar  14,49s user 0,26s system 104% cpu 14,163 total

ЗЫ Jython 2.5.1. А так как обещали ещё прироста производительности, то всё будет ещё быстрее

и чем это хуже реализации Python на C или на самом Python

круто! теперь можно написать, наконец, парсер lorcode на пистоне. ^_^

> А jython на выходе дает тормознутое динамическое гуано.

Правильно, для JVM нужно писать на Java/Scala, а не на всяком «динамическом гуане».

Спасибо, буду тестить

jythonc

Jython 2.5.1

Специальный уличный житон? Он же deprecated с 2.2. Или это кривая арчевская сборка?

>>мотивировка

скрептовый

рюсске?

Если цель - реализовать петон через жабу, чтобы не писать нативный >>интерпретатор там, где уже есть жабий, то такие места долго искать и >>не найти.

много мобильных устройств умеет java, но не умеет рутноп

опечатался, 2.2.1 же

Тормоза x Тормоза = Тормоза²

много мобильных устройств умеет java, но не умеет рутноп

и много мобильных устройств умеет java SE:

You need a reasonably current JVM installed on the target machine, I've used every thing from Java 1.4.2 through Java 1.6.

но не умеет запускать скрипты на python?

Использую CPython и вам желаю. Что касается ускорителей, реально весьма прогрессивным кажется PyPy. И с точки зрения православности он также самый-самый, поскольку это Питон, написанный на подмножестве Питона, а не Питон, написанный на Яве, которая написана на Си..

Я не верю, что софтина на Java производительнее софтины на чистом Си (в GCC 4.6 с оптимизациями).

Да, у Си потенциал на порядок больше. Но оптимизация не выпрямляет рук. Т.е. если кодит быдлокодер, то на яве у него выйдет более шустрая поделка.

srach-topic?

У меня было два простых бенчмарка (изначально придуманные для Схемы) — рекурсия разной сложности и перемножение векторов (в виде списков) через map.

К сожалению, далеко не всегда и не везде. 1.3.0 вообще любил сливать. Поэтому я оцениваю их производительность как примерно равную.

Jython раза в 2-4 тормознее

можно померять на перемножении матриц http://habrahabr.ru/blogs/java/114797/

Зачем что-то программировать? Можно просто использовать конвертер программ из Windows в Linux.

и зовется этот конвертер программистом. Японцы пока таких андроидов с адекватным функционалом не придумали )

>дай пруф с разными бенчмарками

Тупо числодробилка:
[code=python]
def fib(n):
if n > 2:
return fib(n-1) + fib(n-2)
else:
return 1

print fib(34)
[/code]

jython-2.2.1: 9.3
jython-2.5.1-r2: 12.7
python-2.6.6-r2: 6.3


Как-то давно работу с объектами бенчил на http://balancer.ru/tech/forum/2008/08/t63003--proizvoditelnost-yazykov-obektn...

И то сказать, jython огромный прогресс сделал. 2.1(?) года три назад был что-то около 20 раз тормознее, чем Perl :)

>python-2.6.6-r2: 6.3

А, да, есть же ещё 3.1.3-r1 — 7.2сек.

realy

>а кто-нибудь может объяснить, зачем ВООБЩЕ оно нужно?

скрипты для websphere AS. там есть еще jacl, но он уже давно deprecated.

хм, это ты на P4 что ли тестируешь?

localhost:tmp ildar$ time python fib.py
5702887

real   0m2.472s
user   0m2.417s
sys   0m0.017s

localhost:tmp ildar$ python --version
Python 2.6.1

> Можно подумать малыш Гвидо умел писать на чистом Си, чтоб «разучиться».

А начём же написан CPython? O_o

> очевидная причина существования jython'a - скорость выполнения джава байткода в jvm. jvm всегда работала гораздо быстрей питоноподелок

Это если байткод получен из статического компилируемого языка. Чудес не бывает: Jython всё еще медленее CPython.

>хм, это ты на P4 что ли тестируешь?

Да. P4-3000.

>Это если байткод получен из статического компилируемого языка. Чудес не бывает: Jython всё еще медленее CPython.

Jython могли бы попробовать написать как Boo :) Там и статическое связывание, и динамическое. Динамика тормозит, как обычно, статика - работает на уровне C# и сравнима с нативным кодом :) (см. ссылку на объектный Фибоначчи выше)

По-моему, из «Питонов», Boo сегодня - самый быстрый в итоге.

кстати гораздо более интересный пример смешивания динамики и статики - это groovy/groovy++

34-е фиббоначи:

memnek-laptop% time python fib.py 
5702887
python fib.py  6,31s user 0,00s system 99% cpu 6,346 total

memnek-laptop% time jython fib.py
5702887
jython fib.py  8,27s user 0,54s system 121% cpu 7,233 total

memnek-laptop% time pypy fib.py  
5702887
pypy fib.py  12,10s user 0,02s system 95% cpu 12,681 total

memnek-laptop% time python3 fib.py
5702887
python3 fib.py  4,45s user 0,00s system 97% cpu 4,578 total

memnek-laptop% time python fib_psyco.py  
5702887
python fib_psyco.py  0,20s user 0,00s system 97% cpu 0,212 total

хуже всех pypy, лучше python3, если не брать в расчёт psyco

>groovy/groovy++

Там же, по-моему, со скоростью совсем грустно, даже в статике. Нет?

thevery> это вы серьёзно? как-то я не припомнимаю серьёзных программ в маркете не на java или плюсах

Потому, что кроме жабы там ни на чём писать нельзя. На крестах, кстати, тоже нельзя. Так что на чистых крестах тоже ничего серьёзного там нет, если что.

thevery> и многие ли её в продакшене используют?

Достаточно. Просто не в мейнстриме.

> исправлены многочисленные ошибки.
Устрашающе. Может все-таки «многочисленные исправления ошибок»?

хуже всех pypy, лучше python3, если не брать в расчёт psyco

Это сильно зависит от длины исполняемого кола. Есть 2 варианта pypy: с JIT и без него. В вашем случае программа очень короткая и потому нужен вариант без JIT. На длинных программах PyPy выигрывает колоссально:

# -*- coding: utf-8 -*-

from time import time

N = 1000000000

def Logistic(lam=1.75):
    x = 0.1
    for j in xrange(N):
        x = 1 - lam*x*x
    return x
    
def tester():
    tmp = time()
    Logistic()
    print (time() - tmp)
    
if __name__ == "__main__":
    tester()

Результаты тестирования на Логистическом отображении (1 млрд. итераций, процессор Intel dual core T5800):

• Python 2.6.5 --- 219.275 сек
• Python 3.1.2 --- 245.090 сек
• PyPy 1.4 --- 6.548 сек

#include <stdio.h>
static unsigned int f (unsigned int n)
{
if (n > 2)
return f (n - 1) + f (n - 2);

return 1;
}

int main () {printf (" f = %u\n", f (34));}

$g++ -O3 test.cpp -o ~/tst
$time ~/tst
f = 5702887

real 0m0.080s
user 0m0.079s
sys 0m0.001s

Хотя обычно белые люди предпочитают думать головой и пишут так:
#include <stdio.h>

static unsigned int f (unsigned int n)
{
unsigned int r = 1, p = 1;

for (unsigned int i = 3;i <= n;i++)
{
unsigned int tmp = r;

r += p;
p = tmp;
}

return r;
}

int main () {printf (" f = %u\n", f (34));}
$g++ -O3 test.cpp -o ~/tst
$time ~/tst
f = 5702887

real 0m0.003s
user 0m0.001s
sys 0m0.001s

Так шта.

Так шта.

Ну и что ты этим доказал?

сделайте кто-нибудь новость про PySide

ибо 1.0 раз в жизни бывает