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...int b_level; /* value stack level to pop to */ } PyTryBlock; PyEval_EvalFrameEx PyEval_EvalFrameEx 是 CPython...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。
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
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。...CPython 中的对象都需要通过特定的函数来创建，所有对象都需要申请内存来创建在堆中，不允许创建在栈上或者创建为全局变量(例如直接声明 PyIntObject i)，因为需要统一使用引用计数来管理内存...Added in version 2.6 */ unsigned int tp_version_tag; } PyTypeObject; PyIntObject PyIntObject 为 CPython...ob_ival; } PyIntObject; PyIntObject 的创建 PyIntObject 的创建可以通过 5 个 API 中的一个来完成， 其中最常用的为 PyInt_FromLong， CPython...PyObject *) v; } PyInt_FromLong 中可以看到， 定义了名为 small_ints 的全局数组，用于存储大于-5小于257的小整数，这些对象在解释器初始化后便申请完成，并且在 CPython
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/ ?...4 Workflow ▌Git设置 1、如果你还没有GitHub账号，请登录GitHub.com 2、在GitHub上调用Python/CPython repo，点击Fork按钮（右上角）： ?...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...“git push”和“git pull”来push/pull你的fork： git remote add upstream https://github.com/python/cpython/ 5、创建一个分支工作
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。
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。
微软将资助一个由Guido van Rossum、Mark Shannon（加速计划的提出者，精通 Python 性能研究）、Eric Snow（Python 核心开发者之一、微软高级工程师）等多人组成的小团队来加速...CPython。...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。...其主要工作是帮助独立投资者和基金管理者掌握量化交易的所有相关知识，从软件、算法到数据pipelines、分析工具、Alpha研究、计算资源、风险和性能工具等，啥都有！...在此期间，他帮助团队构建了围绕“数据处理、Alpha验证、风险管理和高性能计算”等工具。
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。...这大致就是乘法的处理过程，竖式乘法的复杂度是n^2，当数字非常大的时候（数组元素个数超过 70 个）时，python会选择性能更好，更高效的 Karatsuba multiplication 乘法运算方式...参考 https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/longobject.c 附录 ?
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
CPython 是 Python 社区的标准，其他版本的 Python，比如 pypy，都会遵行 CPython 的标准 API 实现。...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。...二、CPython 整体架构CPython 整体架构大致分为三个模块：代码文件 File Groups - Python 所提供的的大量的模块、库、以及用户自定义的模块。...本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。...通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
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。...PyPy PyPy是一个使用Python语言开发的Python解释器，旨在提供更高的性能。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。...对于计算密集型任务，PyPy的性能通常比CPython好。 以下是使用PyPy的代码示例： print("Hello, PyPy!") 输出结果如下： Hello, PyPy!...选择合适的解释器可以提高Python程序的性能和扩展性。
在去年的 PyCon US 2021 会议上，他称自己 "选择回到我的根源"，并将致力于解决 Python 著名的性能不足问题 性能也许并不是 Python 的首要任务，因为机器学习和数据科学的采用得益于...3.11 在过去一年的性能更新。...具体来说，我们希望通过 CPython 实现这些性能目标，使所有 Python 用户受益，包括那些无法使用 PyPy 或其他替代性虚拟机的用户。”...CPython JIT 编译器即将实现 关于 Python 性能的即时（JIT）编译器问题，根据 Python 软件基金会（PSF）对该事件的报道，Shannon 认为这不是一个优先事项，可能最早也要到...另一个是 PyPy，它是 CPython 的一个实现，带有JIT编译器以获得更快的性能。
在去年的PyCon US 2021会议上，他称自己 "选择回到我的根源"，并将致力于解决Python著名的性能不足问题 性能也许并不是Python的首要任务，因为机器学习和数据科学的采用得益于TensorFlow...3.11在过去一年的性能更新。...具体来说，我们希望通过CPython实现这些性能目标，使所有Python用户受益，包括那些无法使用PyPy或其他替代性虚拟机的用户。”...CPython JIT编译器即将实现 关于Python性能的即时（JIT）编译器问题，根据Python软件基金会（PSF）对该事件的报道，Shannon认为这不是一个优先事项，可能最早也要到Python...另一个是PyPy，它是CPython的一个实现，带有JIT编译器以获得更快的性能。
但在此之前，Guido可并不认为提升CPython的速度有多关键，因为“有其他方法可以获得更好的性能”，比如JIT编译的PyPy，或使用C语言编写扩展。 为什么要加速？ Python真的慢吗？...在接受英国技术新闻网站The Register的采访时，对于“为什么开始关注CPython性能？”...这意味着我们可以不用担心破坏其可靠性，而是专注在性能上。 并且，Shannon之前参与的HotPy项目中所开发的解释器，比目前CPython解释器的纯Python代码快三倍。...这就是所有既试图兼容CPython，又想大幅提升性能的Python都会遇到的严峻问题。 因为Python的执行类似于HTML渲染：更多是对运行时应如何执行C库的描述，而非单步执行命令。...所以，Python性能提升的源头来自于这些C扩展模块。而CPython又有着超过400k的loc，这意味着要从底层去做优化是一项非常庞大的工程。
这对 Python 应用的性能有什么影响？ 如果应用程序是单线程、单解释器的，那么这不会对速度有任何影响。去掉 GIL 也不会影响代码的性能。...前面说过，PyPy有个JIT，因此它比CPython要快很多。下面这篇性能测试的文章介绍得更详细： 哪个版本的Python最快？...CPython的发布并不支持DTrace，因此需要重新编译CPython。...许多替代Python的语言很快的原因就是它们牺牲了便利性来交换性能。...对于代码中性能很重要的部分，如果变量大多是静态类型，可以考虑使用Cython。
以下是最主要的原因： “它是GIL（Global Interpreter Lock全局解释器锁）” “它是解释型语言而非编译语言” “它是动态类型语言” 那么以上哪种原因对性能影响最大呢？...这对Python的性能意味着什么呢？ 如果你的应用基于单线程、单解释器，那么讨论速度这一点就毫无意义，因为去掉GIL并不会影响代码性能。...CPython发行版没有内置DTrace，因此你必须重新编译CPython。以下演示中使用3.6.6版本。...其他语言之所以那么快是因为他们牺牲了一定的灵活性，从而提高了性能。 了解一下Cython，它结合了C-Static类型和Python来优化已知类型的代码，可以提供84倍速度的性能提升。...对于性能优先并且有更多静态变量的代码部分，请考虑使用Cython。
据测试，3.11 相比于 3.10，将会有 10-60% 的性能提升，这个成果主要归功于“Faster CPython”项目，即“香农计划”。...本文是 Faster CPython 计划在 3.12 中实现的主要内容的概要。...这里有一些向后兼容性与性能之间的权衡问题，可能需要提出一个 PEP 来建立共识。图片减少内存管理的开销我们不仅会减小对象的大小，还会使它们的 layout 更加规则。...积极地在 C 语言级别监控和改进 CPython 测试套的代码覆盖率。改进 Python 性能基准测试套，加入更具代表性的现实世界的负载测试。...协助处理 CPython 问题和 PR，特别是与性能有关的问题。增加用于标准基准测试的机器，增加 macOS 和 Windows 的测试结果。
这个是Python的月经问题，官方公开日志说明中，没半只字提到CPython 3.12的性能改善问题。目前还没有官方渠道有提供性能测试 数据的报道。...非要谈也只有自己去做性能测试，我3月9日做过一轮简单的性能测试，得出的结论：CPython3.12的alpha版本比目前任意一个成熟的python实现都要慢。...各Python性能测试比较 笔者自己对目前各Python进行了一次随机的性能测试，测试的算法依然是埃拉托斯特尼 --质数筛选的算法实现为例子 下图是对上表的数据可视化 下面该表是各个Python实现或...Python编译器的时间开销减去CPython3.12的时间开销的差值，得出数据表。
Python 在高性能、多线程方面为什么这么为人诟病？本文将以 Python PEP 703 草案的相关内容为核心，分析个中原因。...Python 虚拟机保持移除前的单核性能 移除 GIL 会令 Python 扩展模块的开发变复杂，因为所有的扩展模块都需要考虑被多线程调用的情况了 另外，在 Python 社区中，CPython 的维护者对于去掉...GIL 的提案还有一些明确的约束： 简单：不能让 CPython 变得不可维护并发：能确实提高多线程性能速度：不能降低单线程性能特性：必须完整实现目前 CPython 的所有特性，包括 __del__...和弱引用API 兼容：和目前的 CPython 扩展所使用的宏源码兼容…… 简单：不能让 CPython 变得不可维护 并发：能确实提高多线程性能 速度：不能降低单线程性能 特性：必须完整实现目前...一个典型例子是 CPython 的 GC 实现，目前 CPython GC 的方案是以引用计数为主，辅以标记清除来处理循环引用的情况。
Python的各种实现 CPython CPython是Python标准的实现。除了CPython之外，还有其他几种主要的Python实现。...PyPy是一个现成的CPython替代品，它能更快的运行大多数的程序。 CPython是最初的，标准的Python实现。它由ANSI C编写而成。...你从python官网(https://www.python.org/)获取的Python就是CPython。绝大多数的Linux系统附带的Python也是CPython。...PyPy PyPy是CPython标准的另一个实现，它更加注重性能。它提供了一个带有即时编译器（JIT）的实现。即时编译器是指在运行代码的时候进行动态编译，而不是运行前编译好。...因此，PyPy的性能将更好（几乎能跟C代码一样快），同时占用的内存可能更少。 PyPy回避了垃圾回收（GC）机制，这导致它的非引用计数方案意味着临时文件不会立即关闭，甚至有时候需要手动释放。
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