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介绍方法之前，我们先说说python的解释器，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。
但是根据二八定律（帕累托法则），有80%的计算资源只被20%的程序所使用，因此在大部分情况下，原生的cpython解释器已经足够满足日常编程，加上很多科学计算库底层都是c/c++写的，一般不会用python做密集计算。
然而，有个神奇的东西叫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。
现在官方最新版本是python 3.5，当你从官网下载并安装好python后，就自带了一个cpython解释器，是使用最广的python解释器，我们在终端使用python xxx.py命令就是调用的cpython解释器。
我们刚才提到的pypy也是一种解释器，使用pypy xxx.py命令即可。
亲测表示，密集计算时速度基本接近java。
下面我们就说下怎么在pycharm上安装pypy解释器（以mac os为例，其余系统后续再更新，过程其实是类似的）。
1.进入官网（），可以发现，目前pypy官方兼容python 3.5的包还在beta阶段，只提供源码和linux版的beta包，所以没有mac版的稳定包，但是2.7已经是稳定版，找到mac os x binary (64bit)即可下载兼容2.7的包。
如果有同学实在需要python 3版本的pypy，那就点击图中的all our downloads，找到pypy3.3-v5.5.0-alpha-osx64.tar.bz2下载，这是目前可以直接使用的最新的兼容python 3的mac系统的包，3.5估计要等一段时间吧。
2.好了，我废话太多了，无论你是下的pypy2-v5.8.0-osx64.tar.bz2还是pypy3.3-v5.5.0-alpha-osx64.tar.bz2，现在解压到任意目录下面。
3.打开pycharm，进入preferences，找到project:python下面的project interpreter，在下拉列表中你就可以看到你现在所有的python解释器。
点击show all，然后添加，选add local，
找到你刚才解压pypy的目录，锁定到bin目录下面的pypy3.3，选中后ok。然后pycharm会提示你install相关的工具，点击后会自动补充相关的工具，最后点击ok即完成配置。
重新打开python console即可发现解释器已经变成了pypy，如果需要切换回原生解释器，再在preferences里设置即可，这就是pycharm方便之处。
不过需要注意的是，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，这就导致相同的python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到pypy下执行，就需要知道它们存在差异的地方，参考官方文档：
以上这篇在pycharm中三步完成pypy解释器的配置的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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