はじめに

本記事は以下の方を対象にしています。

・Python処理系について知りたい方
・主なPython処理系の実行方法について知りたい方

Python処理系の概要

Python処理系とは何か

Python処理系とは、Pythonプログラムを実行するために必要なソフトウェアのことです。Pythonはインタプリタ型のプログラミング言語であるため、プログラムを実行するためにはPython処理系が必要です。

インタプリタ型
=>プログラミング言語で書かれたソースコードを逐次解釈しながら実行するプログラムのこと

参考：Wikipedia

Python処理系の種類

Python処理系には、CPython、Jython、IronPython、PyPyなどがあります。
このほかにも多くの種類が存在します。こちらの記事にわかりやすくまとめられているので、ぜひ参考にされてください。Python処理系が網羅されています。

今回は以上４つの処理系について説明いたします。

Python処理系の概要と特徴

CPython

CPythonは、Pythonの標準処理系であり、最も一般的に使われています。
CPythonは、拡張モジュールの作成が容易なので、多くのPythonパッケージがCPython上で動作するように作られています。また、CPythonは、Pythonの標準ライブラリを含んでいるため、開発者がすぐに使用できるようになっています。

処理系を特に意識していなければ、Pythonファイルを実行する際はCPythonを利用しているかもしれませんね。

Jython

JythonはJavaプラットフォーム上で動作し、JavaとPythonを統合することができます。
Jythonは、Javaアプリケーション内でPythonコードを実行することができます。また、Jythonは、Javaライブラリにアクセスすることができるため、JavaとPythonの組み合わせで、柔軟かつ強力なアプリケーションを開発することができます。

IronPython

IronPythonは、.NET Framework上で動作し、Pythonと.NETを統合することができます。
IronPythonは、C#やVB.NETなどの.NET言語からPythonコードにアクセスすることができるため、.NETアプリケーションにPython機能を統合することができます。またIronPythonも、Pythonの標準ライブラリを含んでいるため、開発者がすぐに使用できるようになっています。

.NET Framework
＝＞Web、Windows、Microsoft Azure 用のアプリを構築するための開発プラットフォーム。
Windows で Web サイトやサービス、デスクトップアプリなどを実行するサポートを行う。

IronPythonは.NET Framework上で動作するため、Windows環境で最も一般的に使用されます。

PyPy

PyPyは、CPythonと互換性を持ちながら、高速に実行するために開発されたPython処理系です。
PyPyは、PythonコードをJITコンパイラでコンパイルすることで、CPythonよりも高速に実行することができます。また、PyPyは、CPythonと同じPython仮想マシンを使用しているため、CPythonと同様にPythonパッケージを利用することができます。

JITコンパイラ
＝＞実行時コンパイラ（じっこうじコンパイラ、Just-In-Time Compiler、JITコンパイラ）とは、
ソフトウェアの実行時にソースコードをコンパイルするコンパイラのこと。

引用元：Wikipedia

Python処理系の利用方法

Python処理系でPythonコードを実行するには、以下の手順に従います。

CPython

CPythonはデフォルトで実行することができます。

$ python <実行したいファイル名>.py

Jython

①Jythonのインストール

Jythonの公式ウェブサイトから、OSに合わせたバージョンのJythonをダウンロードしてインストールします。

②Jythonの実行:

ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、以下のようにJythonを実行します。

$ jython <実行したいファイル名>.py

Jythonの対話モード: ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、以下のようにJythonの対話モードを開始します。

$ jython

これにより、対話的にPythonコマンドを入力して実行することができます。

Webアプリケーション実行: Webフレームワークを選択して、Jythonで動作するように構成します。例えば、DjangoフレームワークはJythonで動作するように構成できます。

コマンドラインからJythonを起動して、Webアプリケーションを実行します。

jython <実行したいファイル名>.py runserver

IronPython

①IronPythonのインストール

まず、公式のIronPython Webサイトから最新バージョンのIronPythonをダウンロードしてインストールします。

②IronPythonスクリプトの実行

IronPythonでスクリプトファイルを実行するには、以下のようにコマンドラインでipyとスクリプトファイルのパスを指定して入力します。

$ ipy <実行したいファイル名>.py

これにより、ファイルがIronPythonで実行されます。

IronPythonの対話モード: ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、以下のようにIronPythonの対話モードを開始します。

$ ipy

PyPy

①PyPyのインストール

まず、公式のPyPy Webサイトから最新バージョンのPyPyをダウンロードしてインストールします。

②PyPyスクリプトの実行

PyPyでスクリプトファイルを実行するには、以下のようにコマンドラインでpypyとスクリプトファイルのパスを指定して入力します。

$ pypy <実行したいファイル名>.py

これにより、ファイルがpypyで実行されます。

PyPyの対話モード: ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、以下のようにPyPyの対話モードを開始します。

$ pypy

どのPython処理系を利用するか？

以下の点に注目し、使い分けるとよいでしょう。

パフォーマンス: 処理速度やメモリ使用量などのパフォーマンスに注目することが重要です。

対応プラットフォーム: 処理系が動作するプラットフォームやOSによって選択肢が異なるため、自分が使いたい環境に対応しているかを確認する必要があります。

まとめ

今回の記事は、Python処理系を知らない方に向けて概要を説明いたしました。
Python処理系とは、「Pythonファイルを実行するためのツール」です。
実行方法も、インストールして冒頭の部分（「python」）
を変更するだけなので、とても手軽ですね。

ちなみに、私がPython処理系を知るきっかけとなった記事はこちら↓
【競プロ用】Python高速化Tipsです。
同じPythonファイルを、処理系を変更するだけで実行速度が速くなります。
競プロには必須の知識ですね。

以上、閲覧ありがとうございました。