Python怎么运行py文件，编程入门指南 1.摘要本文使用以下四种方法运行py文件：①使用命令行运行py文件，具体为先切换到对应路径，再输入“python 文件名.py ”；②以PowerShell方式打开路径运行py文件，首先进入到py文件对应文件夹，其次在空白处按住”shift键+鼠标右键“，选择在此处打开powershell窗口，输入“python 文件名.py ”运行；③使用Pycharm打开py文件，先py文件上右键选择edit with pycharm，打开后在代码区右键选择“Run+文件名”选项运行；④用idle运行py文件，具体为右键文件，选择Edit with idle，点击Run,Run Module。即可运行。2.操作版本硬件版本：xiaomi book air 13系统版本：windows10Python版本：Python 3.8.5操作软件：Typora代码演示软件：IPYTHON，PYCHARM2019,SPYDER3.步骤3.1 使用命令行运行py文件具体步骤如下所示，首先在资源管理器里复制一下py文件存放的路径，如E:\大学\学习\研\代码。然后在路径中，输入cmd，如下所示。回车打开命令行， 如下所示。即可看cmd窗口，默认路径就在该路径啦。输入Python+文件名称，即可运行代码如下所示。 python print_hello_world.py如果说运行出现问题的话，可以从以下方面进行解决。①比如说查看一下是否已经进入到了这个Python对应的路径；②再查看一下 Python文件名是否出错，出错的话，也是无法正确效果的。③本身的python代码出现错误的话，也可能无法得到预期效果。3.2以PowerShell方式打开路径运行py文件1.首先进入到含有py文件的文件夹，如路径E:\大学\学习\研\代码；2.其次在E:\大学\学习\研\代码文件夹空白处，我们按住键盘shift键+鼠标右键，此时，选择在此处打开powershell窗口，如下所示；3.最后，在powershell中写入python，然后空格，按tab键，选择要运行的文件 ，当然我们可以自行输入想要的文件名。3.3 用Pycharm运行py文件1.如下所示，在py文件上右键选择edit with pycharm,如下所示。2.点击按钮，运行查看效果如下。3.如果未配置python版本，可以按照以下方法进行配置。3.4 使用IDLE运行py文件。类似地，用idle运行py文件，具体为右键文件，选择Edit with idle，点击Run,Run Module。即可运行。

没有内斗，Meta也没能留住PyTorch之父 机器之心报道机器之心编辑部刚刚，PyTorch 之父 Soumith Chintala 宣布将于 11 月 17 日正式离开 Meta，结束他长达 11 年的职业旅程。「我不想一辈子都做 PyTorch，」他在告别信中写道，「我想重新开始，做一些小而未知的事。我不想背负那种『如果从未尝试 Meta 之外的事情，会不会后悔的』假设性遗憾。」消息一出，整个 AI 社区瞬间刷屏，一众大佬送上祝福：LeCun 表示：「祝你在下一份工作中一切顺利。」Andrej Karpathy：「愿你在下一个让你真正热血沸腾的领域中，再次迎来属于你的黄金时代！」展开全文这位将 PyTorch 从实验室项目带向全球主流 AI 平台的工程师，在一封饱含深情的离职信中回顾了自己在 Meta 的 11 年旅程，也讲述了为何选择在此刻告别。以下是他发布的完整告别信。离开 Meta 与 PyTorch我将于 11 月 17 日离开 Meta，并卸任 PyTorch 的负责人职务。我并不想永远做 PyTorch，在休了一段长假回来后，我意识到项目在没有我时也能自我运转，这似乎是一个完美的离开时机。在 Meta 的这十一年，几乎占据了我整个职业生涯。我结识了许多朋友。在将近八年的时间里，我带领 PyTorch 从无到有，它的使用率如今已在 AI 领域超过 90%。离开这件事，是我人生中最艰难的决定之一。但我带着满心的感激离开。如今的 PyTorch 已能支持 exascale（百亿亿次级）训练，它驱动着正在重新定义智能的基础模型，几乎所有主要 AI 公司都在生产环境中使用它。从 MIT 的课堂到印度乡村的学校，PyTorch 被广泛使用。我曾梦想让 AI 工具更易用，现在，它真的实现了。我曾希望降低的门槛，如今几乎已被彻底消除。当然，还有很多事没做完。只要 AI 仍在以惊人的速度演化，PyTorch 也将不断追赶。我们常常专注于还未到来的未来，以至忘记了自己已经走了多远。感谢所有与我并肩奋斗的人，那些相信科研应当充满乐趣、工具应当优雅、开源能够改变一切的人。这不是我的旅程，而是我们的旅程。接下来我会做什么？一些小的事情，一些新的事情，一些我还不完全理解的事情，一些让我感到不安的事情。我本可以在 Meta 内部换个方向，但我想看看外面的世界。我想重新开始，做一些小而未知的事。我不想背负那种如果从未尝试，会不会后悔的假设性遗憾。离开确实很难，我现在可能坐在整个 AI 行业最具影响力的位置之一 ，我负责的软件层支撑着整个 AI 产业；每家主流 AI 公司和硬件厂商都与我保持直接联系。这种影响力，很难割舍。但最终，好奇心在我心中赢了。请继续让 AI 变得美味可及（delicious and accessible），我会继续关注，或许偶尔还会提点 issue。我不会真正离开，只是换一种方式继续参与。PyTorch 已经不再需要我我并不想一辈子都做 PyTorch。我不想变成像 Guido（Python 之父）或 Linus（Linux 之父）那样，几十年都被绑在同一个项目上。去年 11 月，在我女儿出生的同时，我就开始规划离开的计划。我的目标很明确：让 PyTorch 处于一个稳定、健康的状态后再离开。到今年 8 月，也就是我育儿假的下半段，我意识到 Edward、Suo、Alban、Greg、John、Joe 和 Jana 都已经准备好了。团队面对棘手的人事、产品、技术和组织问题时，已经不再像过去那样需要依赖我来解决。那些我曾经标红的高风险点，现在都在变好。这个项目已经不再需要我了。与 2020-2022 年不同（那时我曾暂时离开去做机器人项目，后来因为 Lin、Dima 和 Dwarak 离职才回来接手），这一次我有充分的信心，PyTorch 已经具备真正的韧性。那些最能代表 PyTorch 文化的人，Greg、Alban、Ed、Jason 和 Joe，如今都在决策层。而价值观高度一致的伙伴Suo、John 和 Jana，也已经加入其中。更重要的是，还有一长串同样价值观契合的人，愿意在未来接过接力棒。让我对这支团队充满信心的，还有许多细节：John 在 Julia 语言和开源社区耕耘多年（事实上，我们早在 2015 年就一起研究过 Torch.jl）；Suo 是过去两年里我最强的系统构建者和战略伙伴；Jana 长期在构建高可靠性核心系统方面有深厚经验，过去几个月我们进行了大量技术和组织层面的深入讨论，这让我非常放心。另外，2025 年的产品规划和执行成果，将是 PyTorch 实力的最好证明。我对这支 PyTorch 团队充满信心，他们会做得非常出色。也许 PyTorch 的风格会有所变化，毕竟我不再从上而下地影响它的风格，但我相信，它的核心价值观会保持不变，而产品也将依旧出色。我在 Meta 的时光在 FAIR（Facebook AI Research）的早期岁月，真的是充满魔力的时光。那时我身处一个由极其聪明的人组成的小家庭，大家在完全开放的环境中共同打造最前沿的 AI 技术。我曾与 Emily Denton、Rob Fergus、Leon Bottou、Martin Arjovsky 以及如今已成传奇的 Alec Radford 一起研究 GAN；与 Gabriel Synnaeve 一起开发 StarCraft 智能体；和 Howard Mansell 一起搭建了第一个 FAIR 集群；与 Adam Lerer 和 Piotr Dollar 一起研究目标检测；并最终创建了 PyTorch。那段时光的快乐与激情难以用语言形容。2015 年和 2016 年，大概是我职业生涯中最充实、最快乐的两年，我想我会永远怀着浪漫的情怀回望那段日子。刚加入 FAIR 时，我有强烈的冒名顶替综合征，最初三个月非常艰难。我要由衷感谢 Andrew Tulloch，他是最体贴、最善良、最有智慧的导师，没有他的帮助，我很可能无法坚持下来。仅仅因为他回到了 Meta，我就对 Meta 的未来充满信心。感谢所有人我热爱构建它的每一个部分，无论是设计、管理，还是担任产品经理（PM）、技术负责人（TL）、对外沟通负责人、文档工程师、发布工程师，修复无数 bug、做增长实验、把它打造成一个由数百人协作的统一产品，最终让它从研究工具过渡到被整个行业共同维护的开源项目，我都全情投入。致 Meta 的核心 PyTorch 团队：工程师、研究员、开源维护者、文档撰写者、CI 基础设施人员、硬件合作伙伴、社区建设者，以及 Meta 内外数以百计的贡献者们，谢谢你们。是你们让一个库变成了一场运动（movement）。有太多人值得感谢与致敬，但我不得不特别提到：Adam Paszke、Sam Gross、Greg Chanan、Joe Spisak、Alban Desmaison、Edward Yang、Richard Zou、Tongzhou Wang、Francisco Massa、Luca Antiga、Andreas Köpf、Zach DeVito、Zeming Lin、Adam Lerer、Howard Mansell 和 Natalia Gimelshein，还有 Schrep。他们让 PyTorch 的首次发布成为现实。后来又有更多人变得举足轻重：Lu Fang、Xiaodong Wang、Junjie Bai、Nikita Shulga、Horace He、Mark Saroufim、Jason Ansel、Dmytro Dzhulgakov、Yangqing Jia、Geeta Chauhan、Will Constable、Briah Hirsh、Jane Xu、Mario Lezcano、Piotr Balecki、Yinghai Lu、Less Wright、Andrew Tulloch、Bruce Lin、Woo Kim、Helen Suk、Chris Gottbrath、Peng Wu、Joe Isaacson、Eli Uriegas、Tristan Rice、Yanan Cao、Elias Ellison、Animesh Jain、Peter Noordhuis、Tianyu Liu、Yifu Wang、Lin Qiao，以及数以百计其他同样重要的人。如果我没能在这里把每一位都写出来，那真是一种罪过。PyTorch 之所以伟大，完全因为这些人。在构建 PyTorch 的过程中，最让我感到快乐的时刻，莫过于遇见那些热情分享喜悦、热爱与反馈的用户。我还记得 2017 年在 NeurIPS 上，一位研究生带着激动到有些哽咽的声音对我说：他为自己的研究已经苦苦挣扎了三年，但在使用 PyTorch 的三个月内，他取得了巨大的进展，终于可以准备毕业了。那一刻让我深刻地意识到，我们所做的事情，真的对很多人意义重大，即使他们并不会时时表达出来。我确实怀念 PyTorch 社区最初那种亲密的氛围，那时的大会只有 300 人，像是一场大家庭的聚会。但我也认为，这点亲密感的失去，是为了更大的意义而付出的微小代价。毕竟，如今的 PyTorch 大会已扩展到 3,000 人的规模，现场达成的合作甚至能影响整个行业市场；更重要的是，它正在帮助成千上万的人完成他们最出色的 AI 工作。我怀念那份亲密，但我也为这样的成长感到无比自豪。致马克・扎克伯格和 Mike Schroepfer。感谢你们始终坚信开源不仅至关重要，而且是一种合理且有远见的商业战略。要在商业运作中理解这一点，其实非常困难，但我们在这条道路上始终步调一致，从未需要多言。没有你们，就不会有 FAIR，也不会有 PyTorch。而这两者，对我而言意义非凡。致 Yann LeCun 和 Rob Fergus，感谢你们创建了那个充满魔力的早期 FAIR，我至今依然深深敬仰。致 Aparna Ramani，Meta 中极为罕见的杰出领导者。你总能为组织设定极高的标准，兼具卓越的技术洞察力与宏观战略思维，能在一次对话中同时讨论底层基础设施与行业战略，而且执行力极强！我从你身上学到了太多。致 Santosh、Kaushik、Delia、Oldham 和 Ben，感谢你们对基础设施团队的热情接纳。对于一个来自 FAIR、文化背景迥异的人而言，你们让我感受到家的温暖，也让我真正成为团队的一员，由衷感谢你们。参考链接：https://x.com/soumithchintala/status/1986503070734557568返回搜狐，查看更多

湖南码界领航教育科技有限公司：CPython与PyPy特点及适用场景 湖南码界领航教育科技有限公司：CPython与PyPy特点及适用场景在编程语言世界中，Python凭借简洁明了的语法和强大功能广受青睐。其多样性不仅体现在丰富的库和框架上，更体现在多种解释器的选择上。不同Python解释器各具特点与优势，适配不同项目需求。其中，CPython和PyPy作为主流选择，分别以生态成熟度和高性能为核心优势，成为众多开发者关注的焦点。清晰掌握二者特性，能为项目选择提供精准指引。CPython是Python的官方且最常用的解释器，因由C语言编写而得名。其核心优势在于广泛的社区支持和成熟的生态系统，几乎所有Python库和框架均基于CPython开发，这使其成为大多数Python开发者的首选。同时，CPython的稳定性和可靠性经过长期验证，能为项目运行提供坚实保障。无论是日常开发、企业级应用搭建，还是需要依赖各类第三方库的复杂项目，只要对生态支持和稳定性有核心需求，CPython无疑是最优选择。PyPy则是一款以提升执行速度为核心目标的解释器，由RPython语言编写。它通过即时编译（JIT）技术将Python代码直接编译成机器码，大幅提升程序运行效率，尤其适合数据分析、科学计算等计算密集型任务。不过需注意，PyPy的JIT编译器仍在完善中，部分C扩展库可能无法兼容运行。因此，若项目对性能要求较高，且不依赖特定C扩展库，选择PyPy能有效提升运行效率，优化项目体验。返回搜狐，查看更多

PyTorch之父闪电离职，AI半壁江山集体致敬！ 新智元报道 编辑：桃子 好困【新智元导读】小扎痛失老将！PyTorch创始人之一今早官宣离职，加入Meta十一年，一手打造出响彻AI界的PyTorch。如今，离职原因也很纯粹：不愿余生只与PyTorch绑定，去开启下一个新篇章。刚刚，PyTorch创始人Soumith Chintala官宣，将于11月17日离职Meta！原因很简单，不想一辈子搞PyTorch。另一个原因是，正好休长假回来，Soumith发现项目没有自己也转得挺好，这恰恰是转型最佳时机。Soumith加入Meta十一年，八年领导PyTorch项目，一手将它带大，如今AI圈超90%的人都在用。展开全文可以说，Soumith整个职业生涯全在这儿了。他发文表示，「要说离开，真是我人生里最难下的决定之一。不过，现在心怀圆满，无憾离去」。一时间，来自学界，以及OpenAI、特斯拉、英伟达、Hugging Face等大厂和初创的AI大牛们，纷纷向Soumith送上告别与祝福。上下滚动查看Karpathy称，自己经历过那么多ML框架的折腾，每次都得几乎重写所有代码，但从Torch转向PyTorch至今，是体验最愉快、最久的。在那个20维的目标和约束设计空间中，它无疑碰到了时代的「金矿」。LeCun也深切地送上了祝福。一封离别信为了好好道别这十一年来的职业生涯，PyTorch创始人Soumith Chintala特意写了一封离别信——告别Meta与PyTorch终于到了这个时候… 2025年11月6日如今，PyTorch已能处理百亿亿次级别的训练任务，为那些正在重新定义智能的基础模型提供着动力。几乎每一家顶尖的AI公司都在生产环境中使用它。从麻省理工到印度的乡村，它的身影遍布各地课堂。我曾梦想让那些工具触手可及？如今它们做到了。我曾想降低行业的入门门槛？如今这门槛已几乎不复存在。当然，需要说明的是，前方仍有长路要走。只要AI还在以惊人的速度发展，PyTorch就需要不断追赶。但我们不应因执着于未来，而忘记了我们已经取得的辉煌成就。致所有与我并肩作战的伙伴们——你们相信研究应充满乐趣，工具应优雅美观，开源能改变世界——谢谢你们。这不是我一个人的征程，而是我们共同的旅程。下一站去哪？我的下一站是哪里？去做一些小而新的事，一些我尚未完全理解的事，一些会让我感到不适的事。我本可以调去Meta内部的其他岗位，但我需要去看看外面的世界。我需要重新开始，去做一些小事。如果不去尝试Meta以外的世界，我将永远活在「要是当初如何如何」的遗憾中，这是我无法接受的。离开，真的很难。我或许坐拥AI行业中最有影响力的位置之一：我领导着驱动整个AI产业的软件层。各大AI公司和硬件厂商的巨头，我都能随时联系到。这种影响力确实难以割舍。但最终，我的好奇心占了上风。请继续让AI变得酷炫又好用。我会一直关注着。也许会提提issue。但绝对会继续参与其中。PyTorch会更好吗？我不想一辈子都扑在PyTorch上。我不想像Guido或Linus那样，几十年来被一件事绑得死死的。去年十一月，恰逢我女儿出生，我便开始与Aparna筹划我的退出。我的目标是，在我离开时，能让PyTorch处于一个良好而稳定的状态。到了今年八月，在我休第二段育儿假的时候，我知道时机已到：Edward、Suo、Alban、Greg、John、Joe和Jana都已准备就绪。团队面临着棘手的人员、产品、技术和组织问题，但他们（不像过去那样）并没有觉得需要指望我来解决。他们为PyTorch大会打造的产品路线清晰一致——真的非常清晰一致。那些我曾亮起红灯的问题，如今也已步入正轨。这个项目不再需要我了。与2020-2022年（当时我卸任去做机器人项目，后来因Lin、Dima和Dwarak离职而回归）不同，这一次，我坚信PyTorch真正有了韧性。PyTorch文化的核心传承者——Greg、Alban、Ed、Jason和Joe如今都已坐镇决策席，而与他们价值观高度一致的Suo、John和Jana也加入了进来。并且，还有一长串价值观同样契合的人才储备，一旦有人离开，他们随时愿意补上。有许多细节让我对这个团队充满信心：John在Julia和开源领域深耕多年（实际上，我们在2015年就一起写过一个Torch.jl），Suo是我过去两年里最强大的系统构建者和战略伙伴，而Jana长期致力于弹性核心系统的研发，过去几个月我与她的多次深入技术和组织探讨也让我倍感安心。而2025年的产品线和执行力，将足以打消任何剩余的疑虑。我相信，这支PyTorch团队将会取得非凡的成就。PyTorch的风格或许会因为我不再从顶层施加个人品味而有所改变，但我确信，它的核心价值观将保持不变，产品也必将继续出色。我在Meta的时光FAIR早期的岁月简直美妙绝伦。我曾是一个由顶尖天才组成的小家庭的一员，我们一起开诚布公地构建着最前沿的AI。从与Emily Denton、Rob Fergus、Leon Bottou、Martin Arjovsky以及（如今已是传奇的）Alec Radford合作研究 GAN，到与Gabriel Synnaeve一起构建星际争霸机器人，再到与Howard Mansell共同搭建第一个FAIR集群，以及与Adam Lerer和Piotr Dollar携手进行物体检测，直到最后构建PyTorch。那段时光的乐趣难以言表。2015和2016年或许是我一生中效率最高、职业生涯最愉快的两年。我大概会用一生去回味那段浪漫的岁月。我刚加入FAIR时，有严重的「冒名顶替综合征」，头三个月过得异常艰难。我必须不遗余力地感谢Andrew Tulloch，他是我遇到过最体贴、最善良、最热情的导师，没有他，我不可能坚持下来。单单是他重回Meta这一点，就让我对公司的未来极其看好。我在PyTorch的时光是特别的。我热爱构建它的方方面面——设计、管理、担任产品经理、技术负责人、沟通主管、文档工程师、发布工程师、修复bug、推动增长、与数百人协力将其打造成一个连贯的产品，再到将其移交给行业利益相关方——我享受这整个过程。致谢所有人致Meta的PyTorch核心团队：工程师、研究员、开源维护者、文档作者、CI基础设施同仁、硬件合作伙伴以及社区建设者们。致Meta内外成百上千的同仁们——谢谢你们。是你们将一个程序库变成了一场运动。需要感谢的人太多太多，但我不能不提Adam Paszke, Sam Gross, Greg Chanan, Joe Spisak, Alban Desmaison, Edward Yang, Richard Zou, Tongzhou Wang, Francisco Massa, Luca Antiga, Andreas Köpf, Zach DeVito, Zeming Lin, Adam Lerer, Howard Mansell 和 Natalia Gimelshein。还有Schrep。是他们让项目得以成功发布。后来，又有更多人成为了中流砥柱：Lu Fang, Xiaodong Wang, Junjie Bai, Nikita Shulga, Horace He, Mark Saroufim, Jason Ansel, Dmytro Dzhulgakov, Yangqing Jia, Geeta Chauhan, Will Constable, Briah Hirsh, Jane Xu, Mario Lezcano, Piotr Balecki, Yinghai Lu, Less Wright, Andrew Tulloch, Bruce Lin, Woo Kim, Helen Suk, Chris Gottbrath, Peng Wu, Joe Isaacson, Eli Uriegas, Tristan Rice, Yanan Cao, Elias Ellison, Animesh Jain, Peter Noordhuis, Tianyu Liu, Yifu Wang, Lin Qiao以及其他数百位同仁。如果不能在此将所有应提及的人一一列出，我将深感愧疚。没有你们，PyTorch将一无是处❤️。打造PyTorch最快乐的瞬间，莫过于遇见那些热切分享着喜悦、热爱和反馈的用户。我记得在2017年的NeurIPS大会上，一位研究生走到我面前，激动得声音都有些颤抖，他说他为了自己的研究苦苦挣扎了三年，但在使用PyTorch的三个月里就取得了巨大进展，足以顺利毕业。那一刻让我真切地感受到，我们所做的一切意义非凡，它对许许多多的人都至关重要，即便我们不常听到他们的声音。我确实怀念PyTorch社区曾经的亲密无间，那时的三百人大会就像一场大型家庭聚会。但考虑到PyTorch今日所产生的巨大影响，我认为这是微小的代价——是的，如今的大会已有三千人规模，能够影响市场格局的合作也在这里达成，但它正帮助着数量级更多的人们完成他们最出色的AI工作。我怀念那份亲密，但更为这份成长感到自豪。致Mark Zuckerberg和Mike Schroepfer，你们坚信开源至关重要，并且是一项稳健的商业战略。这一点在商业进程中极难被多数人理解，但我们却在这个战略上步调完全一致，甚至无需商讨。没有你们二位，就不会有FAIR，也不会有PyTorch。而这两者对我而言，意义非凡。致Yann LeCun和Rob Fergus，感谢你们打造了我所深深敬仰的那个美妙的早期FAIR。致Aparna Ramani，我在Meta见过的最出色的领导者之一，你为团队设立了极高的标准，才华横溢，能在同一次对话中游刃有余地探讨底层基础设施系统和行业战略，并且是一位绝对的执行力超人！我从你身上学到了太多。致Santosh、Kaushik、Delia、Oldham和Ben，感谢你们如此热忱地欢迎我加入基础设施部门。对于我这个来自文化迥异的FAIR的人来说，是你们让我感受到了家的温暖，让我融入了这个大家庭，谢谢你们。致所有在PSC这场视频游戏中一路支持我的经理们——Serkan, Howard, Jerome, Abhijit, Yoram, Joelle, Aparna和Damien——我欠你们一辈子的酒。就此暂别。—Soumith十一年老将，从零铸PyTorchSoumith Chintala在印度海得拉巴长大，现居纽约。他毕业于纽约大学（NYU）和韦洛尔理工学院（VIT Vellore）。此前，他在Meta和纽约大学工作，专注于AI基础设施、AI研究和机器人学。可以看到，从2014年入职后，Soumith在Meta就像升级打怪一样，不断晋级到VP级别。最核心的角色，当属联合创立PyTorch。他还在PyTorch和Torch论坛上回答了数千个问题，为此投入了生命中相当大一部分时间。个人的研究领域曾涉及物体与行人检测、图像、视频的生成式建模、游戏AI，以及机器学习系统研究。在2012年前，他还曾与Pierre Sermanet和Yann LeCun一同维护EBLearn，一个基于C++的深度学习框架。在图像生成及其他 AI 领域，Soumith发表了多篇高被引AI研究论文，其中包括名声大噪的GAN。作为合著者，他发表了三篇高被引论文：LAPGAN、DCGAN和Wasserstein GAN。此外，Soumith还参与了NYU家庭机器人项目，希望打造一个处理各种家务的家庭机器人。而他的目标，就是要构建一个世界模拟器，让机器人在「脑海」中推演各种场景并选择最优解。目前，他和合作者Lerrel Pinto一起，使用名为Hello Robot | Stretch机器人，取得了一些成就：其中包括，机器人通用模型、CLIP-Fields、Holo-Dex等。在投资领域，Soumith的投资大多在个人的社交圈内——主要是当朋友们创业时，除此之外很少投资。投资过的公司包括Runway、1X、Osmo、Anthropic、Together.ai、Lepton等。上下参考资料：https://soumith.ch/blog/2025-11-06-leaving-meta-and-pytorch.md.html 返回搜狐，查看更多

湖南艺学启航网络科技有限公司：PyPy JIT，提升Python性能的关键 湖南艺学启航网络科技有限公司：PyPy JIT，提升Python性能的关键在快速发展的编程世界中，性能始终是开发者关注的核心焦点。Python凭借简洁语法和强大功能深受全球开发者青睐，但作为解释型语言，其执行速度相较于C、C++等编译型语言存在明显差距，在高性能需求场景中常显力不从心。而PyPy JIT编译器的出现，彻底打破了这一困境，为Python性能带来了革命性改变，成为优化Python运行效率的关键工具。PyPy本质是一款Python解释器，由RPython（用于静态分析和翻译的Python方言）编写，能够直接运行Python代码，其核心竞争力就在于内置的JIT（即时编译器）。与传统Python解释器逐行解释执行代码不同，JIT编译器的核心原理是动态翻译技术：在程序运行过程中，主动分析并定位“热点代码”（即频繁执行的代码段），再将这些代码转换成优化后的机器码。这种动态优化模式，既减少了解释器逐行执行的额外开销，又能通过精准优化提升代码执行效率。PyPy JIT的智能优化能力尤为突出，它会实时跟踪程序的执行路径和数据访问模式，动态判断需要优化的代码及优化方式，实现针对性性能提升。其最大优势在于能在保持Python易用性和灵活性的前提下，让代码执行性能接近C语言水平——开发者无需牺牲代码可读性和开发效率，就能获得更高的运行速度。此外，PyPy JIT还兼容Python 2和Python 3等多个版本，适配范围广泛，可轻松应用于各类项目与环境。返回搜狐，查看更多