如何使PyPy，Django和PostgreSQL一起工作？

如何使PyPy，Django和PostgreSQL一起工作？ psycopg2cffi（2015年更新）

psycopg2cffi是又一个与psycopg2兼容的替代品，应该通过PyPy提供最佳的PostgreSQL性能。将此添加到您的文件中，

settings.py

以保持两者的兼容性：

try:    import psycopg2except importError:    # Fall back to psycopg2cffi    from psycopg2cffi import compat    compat.register()

psycopg2-ctypes（2012）

我也知道有些人正在使用psycopg2-ctypes。

这是最简单的方法。为了保持两者的兼容性，只需在Django中添加以下代码

settings.py

：

try:    import psycopg2except importError:    # Fall back to psycopg2-ctypes    from psycopg2ct import compat    compat.register()

我在几个版本之前测试过；可悲的是，根据我的经验，psycopg2-ctypes抵消了PyPy带来的少量性能提升。但是YMMV，这取决于您的代码总体上对JIT的友好程度以及您实际花费在运行Python代码上的时间的比例。从那时起，也许PyPy才有所改善。

而且我不认为psycopg2-ctypes可以用于Windows

我没有尝试过，但是ctypes是平台无关的。在AFAICT中，您只需要确保该

libpq.dll

库是可加载的（位于PATH环境变量中的目录或本地目录中），它就可以像在Linux中那样在Windows上工作。

pypy-postgresql

我确实看到Alex Gaynor制作了一个名为pypy-postgresql的PyPy分支。

从长远来看，我认为这不是一个好选择。该分支已经一年多没有更新了，我建立它的尝试失败了。无论如何，在解释器中对PostgreSQL驱动程序进行硬编码似乎是错误的。

我相信pypy-
postgresql也没有二进制文件，因此，如果要使用它，则需要自己构建整个PyPy分支。不是为了胆小的人：这需要数十分钟，并且一台机器至少需要4
GB的内存。（官方说明：http :
//pypy.org/download.html#building-from-
source）

要构建，首先需要源。如果您安装了Mercurial，则只需

hg clone https://bitbucket.org/alex_gaynor/pypy-postgresql

。如果没有，您可以下载自动的“ tip”
zip文件：https :
//bitbucket.org/alex_gaynor/pypy-
postgresql/get/tip.zip

打开命令行，进入解压缩的目录，然后在内部

pypy/translator/goal

如果您安装了PyPy，建议使用它进行构建：

pypy translate.py -Ojit

除此以外：

python translate.py -Ojit

可悲的是，这就是我的知识的终点。我收到错误“

BytepreCorruption: unimplemented oppre, ofs=234,pre=203, name=BUILD_LIST_FROM_ARG

”