PyPy是Python开发人员为了更好的Hack Python创建的项目。此外，PyPy比CPython是更加灵活，易于使用和试验，以制定详细的功能在不同情况的实现方法，能够非常easy实施。 该项目的目标是，让PyPy比C实现的Python更为easy的适应各个项目和方便裁剪。
PyPy的第一部分：用Python实现的Python
事实上这么说并不准确，准确得说应该是用rPython实现的Python。rPython是Python的一个子集，尽管rPython不是完整的Python，但用rPython写的这个Python实现却是能够解释完整的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。眼下也仅仅有这么一个前端。只是它的后端却是不少。也就是说这个编译器支持很多的目标语言，比較重要的有：C。CIL。Javascript ...
PyPy还提供了JIT编译器和沙盒功能。因此执行速度比CPython要快。以及能够安全的执行一些不被信任的代码。
PyPy另一个单独的支持微线程的版本号。这些都是python的弱项，pypy是神器
下面面程序为例：
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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执行上面程序
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，让人惊讶
上面程序用到下面函数：
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的标准库手冊推荐在不论什么系统下都尽量使用time.clock()。
只是要注意是在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，不包含其它程序使用的CPU时间。
只是与C还是有差距的，可是已经非常不错的。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程序例如以下：
#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;
}