Как сказал Тобу, в списке рассылки есть сообщение , в котором дается описание объяснения для slowspitfire: длинные списки с объектами GC в них, среди других факторов.
В тесте waf меньшео явной разнице в производительности, и я предполагаю, что ответ будет более сложным: некоторые факторы PyPy работают лучше, некоторые факторы CPython работают лучше, а общий CPython выходит немного вперед.
В общем, естьЕсть несколько причин, по которым JIT-оптимизированная реализация будет работать медленнее:
- общие издержки при JIT'е и проверка того, стоит ли JIT
- компромисс ЦП: использование слишком большого объема памяти длясэкономьте слишком мало времени процессора, или используйте больше страниц подкачки
- JIT'ы слишком агрессивно, или JIT'ят неправильный код в неправильное время