PyPy、Django、PostgreSQLをどのように連携させるのですか？

psycopg2cffi（2015年更新）

psycopg2cffiは、さらに別のpsycopg2互換の代替品であり、PyPyで最高のPostgreSQLパフォーマンスを提供するはずです。これをsettings.pyに追加します両方との互換性を維持するには：

try:
    import psycopg2
except ImportError:
    # Fall back to psycopg2cffi
    from psycopg2cffi import compat
    compat.register()

psycopg2-ctypes（2012）

また、psycopg2-ctypesを使用している人もいることも知っています。

これが最も簡単な方法です。両方との互換性を維持するには、このコードをDjango settings.pyに追加するだけです。：

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

私はこれを数リリース前にテストしました。悲しいことに、私の経験では、psycopg2-ctypesは、PyPyによってもたらされるわずかなパフォーマンスの向上を打ち消します。しかし、YMMVは、コードが一般的にJITにどの程度適しているか、およびPythonコードの実行に実際に費やす時間の割合によって異なります。そして、おそらくPyPyはそれ以来改善されたばかりです。

psycopg2-ctypesはまだWindowsに対応しているとは思いません

私はこれを試していませんが、ctypesはプラットフォームに依存しません。 AFAICTは、libpq.dll ライブラリはロード可能であり（PATH環境変数のディレクトリまたはローカルディレクトリにあります）、Linuxと同じようにWindowsでも機能するはずです。

pypy-postgresql

AlexGaynorがpypy-postgresqlと呼ばれるPyPyのフォークを作成したことは確かです。

長期的にはこれは良い選択ではないと思います。ブランチは1年以上更新されておらず、ビルドの試みは失敗しました。とにかく、インタープリターでPostgreSQLドライバーをハードコーディングするのは間違っているようです。

pypy-postgresqlにもバイナリはないと思います。したがって、それを使用する場合は、PyPyブランチ全体を自分で構築する必要があります。気の弱い人向けではありません。数十分かかり、少なくとも4GBのメモリを搭載したマシンです。（公式の手順：http：//pypy.org/download.html#building-from-source）

ビルドするには、最初にソースが必要です。 Mercurialをインストールしている場合は、hg clone https://bitbucket.org/alex_gaynor/pypy-postgresqlを実行できます。。そうでない場合は、automagicの「tip」zipファイルをダウンロードできます：https：//bitbucket.org/alex_gaynor/pypy-postgresql/get/tip.zip

コマンドラインを開き、解凍されたディレクトリに移動して、pypy/translator/goal内に移動します。

PyPyをインストールしている場合は、それをビルドに使用することをお勧めします：

pypy translate.py -Ojit

それ以外の場合：

python translate.py -Ojit

悲しいことに、これが私の知識の終わりです。「BytecodeCorruption: unimplemented opcode, ofs=234, code=203, name=BUILD_LIST_FROM_ARG」というエラーが表示されます "