当使用 pyperformance 基准套件测量在 Ubuntu Linux 上使用 GCC 编译时， CPython 3.11 平均比 CPython 3.10 快 25% 。...CPython 3.11 的性能改进主要集中在更快的启动和更快的运行时，这些优化大部分来自于 PEP 659 ：自适应解释器，它运作思路跟 JIT 有点相似，都是识别热点代码，但自适应解释器的工作范围无法脱离字节码...而 Faster CPython 团队在 CPython 3.11 中所做的优化工作在很大程度上忽略了扩展模块的问题，对此，团队领导者 Shannon 表示，团队正在开辟将低级函数 API 暴露给虚拟机的可能性...(顺便说一下，Shannon 一直对 CPython 是否真的需要引入 JIT 持怀疑态度。)...这个提案和 Faster CPython 团队的工作将以截然不同的方式加速多线程 Python 代码，但两者又可能产生一些冲突，毕竟 Faster CPython 已实施的优化，很大一部分都基于 GIL
准备调试环境 目前 CPython 的开发已经迁移到了 Github 上，可以直接去 Github clone 对应的分支。...Exploring CPython’s Internals 一节列出了 CPython 的目录结构， 以及推荐了几篇很有参考价值的文章。...Internals of CPython (这篇比较长，写的比较仔细) Yet another guided tour of CPython (这篇的作者是 Guido) 可以参考 devguide 的...调用 Py_Initialize 初始化 Python 解释器 根据命令行选项决定是运行模块 -m RunModule， 还是运行一条语句 -cPyRun_SimpleStringFlags， 或是运行一个文件...可以看出， CPython 虚拟机是基于栈、支持多线程和协程(yield)，并且支持异常处理，和许多语言特性。
PyObject CPython 中基本的数据结构是 Object，所有的 Python 对象都可以用 PyObject * 来访问，CPython 中通过 Object 手动实现了对象系统。...通过给对应的字段填入不同的函数指针，结合对应的宏，实现运行时多态。...static PyIntObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS]; 我们可以在 if (free_list == NULL) { 这一行下一个断点，运行...运行时不再使用（ob_refcnt=0）的 PyIntObject 会归还到空闲链表。...ob_ival = 9498440} > p &(*(PyIntObject *)v->ob_type->ob_type) $35 = (PyIntObject *) 0x8c6268 运行一段时间后
就在刚刚（2020年2月10日），Python之父Guido van Rossum在其个人Blog中发布了他对CPython学习的帮助教程。下面让我们一睹为快吧！ ? 1 你需要了解的！...2 入门文档 ▌核心教程，先从这里开始： ▌https://cpython-core-tutorial.readthedocs.io/en/latest/ ?...3、在本地克隆你的fork： `git clone git@github.com:YOURUSERNAME/cpython.git` `cd cpython` 4、配置upstream remote，现在你可以用.../python.exe -m test [flags] testname … 5、运行所有测试：..../python.exe Lib/test/regrtest.py [flags] testname … 4、运行所有测试：.
CPython CPython是用C语言实现Pyhon，是目前应用最广泛的解释器。...CPython是官方版本加上对于C/Python API的全面支持，基本包含了所有第三方库支持，例如Numpy，Scipy等。...但是CPython有几个缺陷，一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳，二是CPython无法支持JIT（即时编译），导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。于是出现了Pypy。...针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。...以上只是简单介绍了Python，CPython，Pypy，Jython的关系，算是抛砖引玉了。
前言 本次分析基于 CPython 解释器，python3.x版本 在python2时代，整型有 int 类型和 long 长整型，长整型不存在溢出问题，即可以存放任意大小的整数。...参考 https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/longobject.c 附录 ?
今天既有正经推文，也有量化八卦~ 去年11月，Python 之父Guido van Rossum宣布了他已经加入微软的消息： 在微软的日子里，他获得了选择项目的自由，并决定让CPython变得更快。...加速CPython！ 在今年2021 Python语言峰会上，Guido Van Rossum在表示：他打算在2022年10月发布3.11版本时将快CPython的速度提高1倍。...在接下来的四年里，他的目标是将CPython的速度提高到原来的5倍。 相关阅读 最新！...想学CPython，Python之父Guido亲上阵 整个计划被称为“香农计划”（即“Shannon Plan”，得名于提出者），期望花 4 年时间把 Python 提速 5 倍，即每年 1.5 倍。...1、运行CPU密集型纯Python代码的人 2、内置Python的网站的用户 对哪些人群效果甚微？
set集合本身是无序的，但是无意间发现set集合中都是数字时set貌似有序了。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
想要更深入的认识 Python，就需要了解 CPython 的源码实现。本文将从 CPython 的对象构造器开始入手，带大家揭开 CPython 源码的面纱，带你进入 C + Python 的世界。...Runtime Env - 包括运行时的对象、基础类型结构、内存分配器和实时的运行状态信息。...，本质就是封装了 C 语言里面的 malloc() 函数· Current State 负责维护运行时的各类状态信息，以便在程序执行过程中如果发生状态变化（正常态和异常态）时，仍然能正常运行三、编译 CPython...Makefile，你可以通过运行以下命令来构建 CPython 二进制文件。...每次改动源代码，都需要重新运行 make 进行编译。
探索一下Cython 本篇文章将会围绕最近给Apache提的一个feature为背景，展开讲讲CPython遇到的问题，以及尝试自己从0写一个库出来，代码也已经放星球了，感兴趣的同学可以去下载学习。...language="c++", include_dirs=[numpy.get_include()]) setup(name="Foo", ext_modules = cythonize([ext])) 运行...f.sort(nums) print("Sorted nums:", nums) print("Sum of nums:", f.sum(nums)) Cython在一些项目中使用挺多的，学习起来吧~ 运行...： ➜ cpython_examples python3 test.py Sorted nums: [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] Sum of nums: 44
Python 解释器有多个主要实现版本，其中，CPython 的使用最为广泛。CPython，作为 Python 的官方解释器，是用 C 语言编写的，并在 Python 社区得到了广泛支持和贡献。...这种技术允许 PyPy 在执行程序前先将部分代码编译成机器码，而不是像 CPython 那样逐行解释执行。...运行时优化：PyPy 在实现 Python 时采用了更多的运行时优化，例如更优化的对象布局、更优化的虚函数表查找等。这些优化使得 PyPy 在执行 Python 代码时更加高效。...通过 PyObject 的循环双向链表，CPython 可以很方便地管理底层真正分配内存的变量。...参考链接： Python 源码剖析：深度探索 Cpython 对象 - 达观数据 Python 底层是用什么语言实现的 Python 进阶笔记（二）Python 内存管理（CPython
一、CPython CPython 是 Python 编程语言的官方和最广泛使用的实现。它是用 C 语言编写的，因此得名 “CPython”。...如何工作 源码解析：当你运行一个 Python 程序时，CPython 首先将 Python 代码（源码）解析成一种称为抽象语法树（AST）的内部表示。 编译：接着，AST 被编译成字节码。...社区支持：CPython 拥有庞大而活跃的开发者社区，这意味着任何 bug 快速修复和新功能的迭代速度都比较快。...（静态链接生成的是体积较大的独立可执行文件，而动态链接生成的可执行文件体积小，但运行时依赖外部的动态库文件） 目前市面上主流的 AI 计算框架，如 TensorFlow、PyTorch、华为 MindSpore...性能优化：理解 CPython 的工作机制有助于诊断和优化性能问题。例如，知道对象模型、垃圾回收机制以及如何正确利用内置数据结构等知识可以显著提升程序运行效率。
当我们在pycharm上完成我们的项目之后，我们应该如何运行这个项目的呢？...方法一：点击三角线绿色按钮，运行run（运行程序） 方法二：使用快捷键 Ctrl + shift + 10 ，效果一样，同样也能在屏幕打印 hello world。...方法四：切换到 Terminal 窗口,该方法和cmd操作类似 方法五：切换到 Python Console 窗口 以上就是运行程序的5种方式，希望能对大家有所帮助。
运行场景-场景运行原理 by:授客 运行原理 ? ? 1 Remote Agent Dispatcher(Process) 运行Controller在负载机上开启应用程序。...当运行场景时,Controller指示 Remote Agent Dispatcher (Process) 登录LoadRunner代理，agent接受到来自Controller的初始化、运行、暂停和停止用户的命令....同时agent向Controller反馈与Vusers状态相关的数据 在Run Logic中，任意一个脚本都是分为init、run、end三部分，当脚本在场景运行时，虚拟用户被初始化后先运行init...在场景运行结束时停止用户的模式有3种，打开Options(Tools->Options)对话框可以对其进行设置， ? ?...stopimmediately：立即停止 当设置负载用户的Duration持续策略为Run until completion时，run模块只会被运行一次。
答：Python是一门解释器语言，代码想运行，必须通过解释器执行，Python存在多种解释器，分别基于不同语言开发，每个解释器有不同的特点，但都能正常运行Python代码。...Python解释器主要有以下几个: 1、CPython 官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。...CPython是使用最广且被的Python解释器。...绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。...4、Jython Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。...这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。 CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。...绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。...Jython Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。...IronPython IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。...在命令行下运行python就是启动CPython解释器。 CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。...绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。...Jython Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。...IronPython IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
以下是使用CPython的代码示例： print("Hello, CPython!") 输出结果如下： Hello, CPython!...因为运行在JVM上，可以享受Java的性能和可移植性。 与CPython不同，Jython没有全局解释器锁，可以支持多线程并行处理。...IronPython IronPython是一个使用C#开发的Python解释器，可以在微软的.NET框架上运行Python代码。IronPython的特点如下： 可以利用.NET框架和库的优势。...因为运行在.NET框架上，可以享受.NET的强大功能和广泛的生态系统。 IronPython没有全局解释器锁，可以支持多线程并行处理。...PyPy的特点如下： 使用JIT（即时编译）技术，可以在运行时动态编译Python代码，提高执行效率。 可以替代CPython，提供更快的执行速度和更低的内存占用。
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