faster-cpython 项目的目标是提高 Python 解释器的性能,使其能够更好地支持大型应用程序和数据科学领域。
使用分层编译(tiered compilation)技术,根据代码的执行频率和热度,动态地选择不同级别的优化和编译策略。
使用静态分析(static analysis)技术,在运行时之前对代码进行预处理和优化,例如消除冗余操作、推断类型信息、重排指令顺序等。
改进字节码指令(bytecode instructions)的定义和生成,使其更清晰、更高效、更易于维护和扩展。
改进内存管理(memory management)机制,减少内存分配和垃圾回收的开销,提高内存利用率和缓存友好性。
改进模块加载(module loading)和导入(importing)机制,减少启动时间和内存占用,提高模块复用性和兼容性。
改进异常处理(exception handling)机制,减少异常抛出和捕获的开销,提高异常安全性和可调试性。
改进调试工具(debugging tools)和性能分析工具(performance analysis tools),增加对新特性和优化的支持,提高调试和分析的效率和准确性。
根据 Python 语言的发展周期,每六个月发布一个新版本,并在每个版本中实现一些优化和改进。我们目前正在开发 3.13 版本,计划在 2023 年 6 月发布。以下是在 3.13 版本中将要实现的一些主要特性:
完成字节码生成器(bytecode generator)的设计和实现,包括两个部分:第一部分是基于 DSL 的指令定义器(instruction definer),第二部分是基于模板的指令生成器(instruction generator)。指令定义器负责使用自定义的 C-like DSL 来定义字节码指令的语义和行为,例如操作数类型、堆栈效果、异常处理、跟踪和检测等。指令生成器负责根据指令定义来生成不同级别编译器所需的代码,例如主解释器(main interpreter)、第二级解释器(tier 2 interpreter)、文档生成器(documentation generator)、元数据生成器(metadata generator)等。
完成对象模型和类型系统的设计和实现,包括两个部分:第一部分是基于 PyObject 的对象表示法(object representation),第二部分是基于 PyTypeObject 的类型表示法(type representation)。对象表示法负责定义对象的内存布局和属性,例如引用计数、类型指针、值域等。类型表示法负责定义类型的元数据和方法,例如名称、大小、哈希函数、比较函数、访问函数等。我们将对对象模型和类型系统进行一些改进,例如使用紧凑布局(compact layout)、动态调度(dynamic dispatch)、多重继承(multiple inheritance)、混合类型。
星空全站 上一篇:粉墙黛瓦下的“数据流” 乌镇有个高科技管家 下一篇:《中国信息安全》 软件供应链安全及防护工具研究