CPython 是官方标准实现，PyPy 是高性能替代实现
CPython 是 Python 官方发布的解释器，用 C 语言编写，直接将 Python 源码编译为字节码（.pyc），再由 CPython 虚拟机逐条解释执行。它是绝大多数人默认使用的 Python，pip、venv、C 扩展（如 NumPy、Pillow）都原生适配它。
PyPy 是另一个 Python 解释器，用 RPython（Python 的受限子集）写成，核心优势是内置即时编译器（JIT）。它不重新实现整个语言，而是兼容 Python 语法和大部分标准库（CPython 兼容性约 99.9%），但运行时能自动将热点代码编译为机器码，大幅提升长期运行的计算密集型程序性能。
性能差异明显：PyPy 更快，但启动慢、内存高
PyPy 在纯 Python 循环、数值计算（非 NumPy 场景）、Web 后端（如 Flask/Django 中 CPU 绑定逻辑）等场景下，通常比 CPython 快 2–10 倍。但要注意：
- 首次运行或短生命周期脚本（如命令行工具、CI 单次任务）中，PyPy 启动慢、JIT 预热需要时间，可能反而更慢
- PyPy 内存占用通常比 CPython 高 20%–50%，对内存敏感场景需权衡
- 不是所有 C 扩展都能直接用：PyPy 通过 cpyext 兼容部分 C 扩展，但像 pandas、scipy 等重度依赖 C/C++ 和特定 ABI 的库，目前仍无法在 PyPy 上运行
生态与部署支持不同：CPython 是事实标准
几乎所有 Python 教程、文档、公司项目、云平台（AWS Lambda、Google Cloud Functions）默认支持 CPython。PyPy 虽然支持 pip 和大部分纯 Python 包（如 requests、flask、sqlalchemy），但以下情况需特别注意：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 使用 ctypes 或 cffi 调用 C 库一般没问题；用 CPython C API 编写的扩展（如 _sqlite3、_ssl 的某些定制版）可能报错或行为异常
- Docker 镜像有官方
pypy:3.9，但 CI/CD 流水线、监控工具链（如 New Relic、Datadog 的 Python agent）对 PyPy 支持程度不一 - 调试体验稍弱：pdb 可用，但一些高级调试器（如 VS Code 的部分功能、py-spy 对 PyPy 的支持）版本适配需确认
面试怎么答：抓住本质，结合场景说选择理由
被问区别时，避免只背“CPython 用 C、PyPy 用 RPython + JIT”。建议结构化回答：
- 定位不同：CPython 是参考实现和兼容基石；PyPy 是面向性能优化的替代实现
- 关键差异在运行时机制：CPython 是纯解释执行（加少量字节码优化）；PyPy 引入 JIT，适合长时、重复执行的计算负载
- 选型看场景：新项目若重 CPU、少 C 扩展、服务常驻（如异步爬虫调度器、游戏服务器逻辑层），可评估 PyPy；若依赖 pandas/scikit-learn/PyTorch，或需快速迭代、轻量脚本，CPython 更稳妥
- 补充一句实际经验：比如“我们曾用 PyPy 将一个数据清洗服务的吞吐从 1200 QPS 提升到 4500 QPS，但上线后发现日志库的 threading 行为有细微差异，最终降级回 CPython 3.11 + 优化算法”——体现权衡意识
