为何PyPy处理用户输入构建列表并打印的速度慢于CPython？

这确实是个反直觉的情况——毕竟PyPy靠着JIT编译，大多时候比CPython快不少，但你的代码刚好踩中了PyPy的几个“软肋”，反而让CPython跑赢了：

1. JIT Warm-Up Overhead Kills Small/Fast Tasks #

PyPy的核心优势是即时编译（JIT）：它会在代码反复执行同一段逻辑时，把这段逻辑编译成机器码，后续执行就会快很多。但你的代码逻辑太简单了——循环里的操作无非是几个判断和输出，就算测试用例的t不小，整个程序的运行时间可能还没等PyPy完成JIT预热就结束了。反而CPython是纯解释执行，没有额外的编译预热成本，对付这种短平快的任务，直接跑反而更高效。

2. IO Operations Are a Bottleneck (And PyPy’s IO Isn’t Always Better) #

你的代码有大量的input()和print()调用——这属于IO密集型操作。PyPy的标准库IO实现和CPython有差异，在频繁调用print()的场景下，PyPy的性能反而不如CPython。毕竟CPython的IO层经过了几十年的打磨优化，小批量多次输出的场景下，它的开销比PyPy更小。

3. Trivial Loops Don’t Benefit From JIT #

你的主循环里的逻辑太简单了：只是判断两个条件，然后输出值。这种极其基础的循环，JIT编译器根本没机会发挥优势——编译这段简单代码的时间，甚至比直接解释执行它的时间还长。CPython处理这种简单循环的开销反而更低，自然跑得更快。

How to Make This Code Fast on PyPy? #

如果想让PyPy发挥它的优势，重点是优化IO操作，减少频繁调用print()的开销：

• 把所有输出先收集到一个列表里，最后一次性输出，这样能大幅减少IO系统调用的次数：

  import math
  import sys
  
  def main():
      data = sys.stdin.read().split()
      t = int(data[0])
      a = []
      b = []
      for s in data[1:t+1]:
          n = float(s)
          a.append(math.floor(n))
          b.append(math.ceil(n))
      
      l = -sum(a)
      output = []
      i = 0
      while i < len(a):
          if l > 0 and a[i] != b[i]:
              output.append(str(b[i]))
              l -= 1
          else:
              output.append(str(a[i]))
              i += 1
      
      print('\n'.join(output))
  
  if __name__ == "__main__":
      main()
  

这么改之后，不管是PyPy还是CPython都会更快，而且PyPy的JIT能更好地优化核心的循环逻辑，最终跑起来会比CPython还快。

另外，如果题目输入的数都是整数或者固定格式的小数，尽量避免用float()转换——用字符串处理或者直接转整数（如果符合题意）能进一步减少开销，但这得看题目具体要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Susanta Mukherjee