IronPython 与原始 Python 的比较。我可以从第一个中期待什么？

Question

我希望学习 Python，但我作为一名 C# 开发人员整天在 .Net 中工作，因此我决定下载并安装 IronPython 和集成的 IronPython studio。它与原始 Python 有何不同或相似？作为一名 .Net 开发人员，我是否可以期望在 .Net 环境中毫无问题地运行传统的 Python 脚本，或者这只是同一个旧的迁移乌托邦？我可以期待什么？

提前致谢。

编辑：迪克。 2009 - IronPython 最近已升级至 2.6。如果可能，请升级您的答案。

Answer 1

根据您的情况，学习 IronPython 是完全合理的（特别是这本书可以很好地帮助您那！）。您将可以访问几乎所有 Python 2.5 功能（不确定 IronPython 何时升级到 Python 2.6 版本，但 2.5 已经相当可用），以及您所使用的所有 .Net 库和程序集。了解并喜爱 Visual Studio 加载项等工具。

CPython 和 IronPython（以及 Jython，就这一点而言，它将与 IronPython 相同的概念应用于 JVM —— Jim Hugunin 早在他搬到 Microsoft 之前就是 Jython 的创始人，在那里他创立了 IronPython，这两个项目现在都蓬勃发展）主要在垃圾收集和线程方面：IronPython 和 Jython 依赖于它们的底层平台（因此，您可以获得标记和清除垃圾收集和自由线程），CPython 推出自己的（因此，它主要是引用计数 GC，具有标记和清除功能） -偶尔扫描一次以解决引用循环和全局解释器锁阻碍的线程）。

编码良好的 Python 脚本不依赖于所讨论的实现细节（它从不假设 GC 立即发生，从不假设操作在线程下是原子的，除了少数几个，如 Queue.Queue 的方法，它们被明确记录为），但是当然还有很多草率的脚本。例如：

data = open('x.txt').read()

这会使文件对象保持打开状态，直到它被垃圾回收为止；在引用计数环境中，收集会立即发生（因此文件会尽快关闭），而在标记和清除环境中则并非如此（因此使用此类构造的进程通常会错误地保留一些文件，可能是许多文件，无用地打开时间远远超过其需要的时间，浪费系统资源&c)。

因此，正确的 Python 编码是这样的：

# needed in 2.5, unneeded but innocuous in 2.6
from __future__ import with_statement

with open('x.txt') as f: data = f.read()

它确实保证在每个实现中立即关闭文件（with 语句非常非常方便） ;-)。

这并不影响你学习Python，也不妨碍重用正确编码的Python代码，但是如果你想重用编码不规范的Python代码（特别是在长时间运行的服务器、服务、守护进程等中） ;c) 您将来可能需要对其进行一些收紧。因此，顺便说一句，那些想要使用更新更好的 CPython 版本（例如 Unladen Swallow &c）的人，一旦这些版本实现了更好的垃圾收集机制，就会摆脱 GIL 和其他增强功能吗？希望这已经改变了 Python 社区的“文化”，转向更正确、更少马虎的编码，但当然，周围有无数行旧的马虎代码，所以需要小心；-)。

Answer 2

大多数 Python 脚本在 IronPython 中都能完美运行。

这是一个 最新版本中 IronPython 中未包含的软件包和模块列表。

只要您的脚本不依赖于这些，它很可能无需更改即可工作。然而，通过将脚本迁移到使用 .NET 框架类而不是 python 标准库，IronPython 的大部分“功能”才真正发挥作用。