PyPy是Python开发者为了更好的Hack Python创建的项目。此外，PyPy比CPython是更加灵活，易于使用和试验，以制定具体的功能在不同情况的实现方法，可以很容易实施。 该项目的目标是，让PyPy比C实现的Python更为容易的适应各个项目和方便裁剪。
PyPy的第一部分：用Python实现的Python
其实这么说并不准确，准确得说应该是用rPython实现的Python，rPython是Python的一个子集，虽然rPython不是完整的Python，但用rPython写的这个Python实现却是可以解释完整的Python语言。
PyPy的第二部分：编译器
这是一个编译rPython的编译器，或者说这个编译器有一个rPython的前端，目前也只有这么一个前端，不过它的后端却是不少，也就是说这个编译器支持许多的目标语言，比较重要的有：C，CIL，Javascript ...
PyPy还提供了JIT编译器和沙盒功能，因此运行速度比CPython要快，以及可以安全的运行一些不被信任的代码。PyPy还有一个单独的支持微线程的版本。这些都是python的弱项，pypy是神器
以下面程序为例：
import time
start=time.clock()
sum=0
i=1.0
while (i<10000000):
sum+=i/2.22
i=i+1
print "sum:%f"%sum
end = time.clock()
print "seconds:%f"%sum
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运行上面程序
deep@myddb:~$ python pythontest.py
sum:22522520270270.273438
seconds:4.090000
deep@myddb:~$ ./pypy pythontest.py
sum:22522520270270.273438
seconds:0.256000
deep@myddb:~$
效果非常不错，让人吃惊
上面程序用到以下函数：
On Unix, return the current processor time as a floating point number expressed in seconds. The precision, and in fact the very definition of the meaning of “processor time”, depends on that of the C function of the same name, but in any case, this is the function to use for benchmarking Python or timing algorithms.
Python的标准库手册推荐在任何系统下都尽量使用time.clock()。不过要注意是在win32系统下，这个函数返回的是真实时间（wall_time），而在Unix/Linux下返回的是CPU时间，不包括其他程序使用的CPU时间。
不过与C还是有差距的，但是已经很不错的，相比cpython来说。
deep@myddb:~$ gcc pythontest.c -o test1
deep@myddb:~$ ./test1
sum = 22522520270270.273438
seconds = 0.080000 s
deep@myddb:~$ ./pypy pythontest.py
sum:22522520270270.273438
seconds:0.236000
deep@myddb:~$
pythontest.c程序如下：
#include <TIME.H>
#include <STDIO.H>
int main(){
long Time_Start = 0,Time_End = 0;
double Time_Total = 0.0;
double i = 1.0;
double sum = 0.0;
Time_Start = clock();
while(i<10000000){
sum += (double)i/2.22;
i = i+1;
}
Time_End = clock();
Time_Total = (double)(Time_End-Time_Start)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("sum = %f\n",sum);
printf("seconds = %f s\n",Time_Total);
return 0;
}