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% 。...此外还需关注 C 扩展的问题：CPython 与 C 的简单接口是主要优势，而与 C 扩展的不兼容性则是一大槽点。...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...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。
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
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。...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。...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。
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。
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。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
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。
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。...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
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。...PyPy 之所以比 CPython 更快，主要有以下两个原因： 即时编译（JIT）：PyPy 使用了即时编译（Just-In-Time Compilation）技术。...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。...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”。...主要特性和优势 广泛兼容性：作为 Python 的默认实现，几乎所有的第三方库都首先确保它们在 CPython 上能够正常工作。...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。...扩展与集成：对于需要将 Python 与其他语言集成或开发高性能模块的情况，了解 CPython 的内部结构和扩展接口是必须的。...对于那些追求程序极致性能、或需要与其他语言混合编程环境工作的高级用户来说，则可能需要更深入地掌握 CPython 相关知识。
作者：马哥教育 来源：http://www.magedu.com/74621.html 和在Windows安装Python的教程一样，安装python要配置环境pyenv，只是python要手工使用Linux...home/python/.pyenv/bin:$PATH” eval “$(pyenv init -)” eval “$(pyenv virtualenv-init -)” 1.Python的编译器CPython...当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.5后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：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是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。...2.Python的编译器IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的
事实上，确实存在多种Python解释器，比如： CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：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是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。...IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。...如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。...以上的你都见过吧：虽然Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。
CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：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是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。...IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。...如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。...小结 Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。
100.jpg CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：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是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。...IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。...CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。 PyPy PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。...如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。
解释器种类 CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.6后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：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是使用最广的Python解释器。...教程的所有代码也都在CPython下执行。 ...IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。...小结 Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。
Python解释器 CPython 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：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是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。...IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。...小结 Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。...由于3.x版越来越普及，我们的教程将以最新的Python 3.5版本为基础。请确保你的电脑上安装的Python版本是最新的3.5.x，这样，你才能无痛学习这个教程。
目录结构 本教程实验环境为Google Colab，文件目录结构如下 ALL └── tacotron2 ├── audio_processing.py ├── checkpoint_269000...-36.pyc │ ├── data_utils.cpython-36.pyc │ ├── distributed.cpython-36.pyc │ ├── hparams.cpython...-36.pyc │ ├── layers.cpython-36.pyc │ ├── logger.cpython-36.pyc │ ├── loss_function.cpython...-36.pyc │ ├── model.cpython-36.pyc │ ├── plotting_utils.cpython-36.pyc │ ├── stft.cpython...-36.pyc │ │ ├── cmudict.cpython-36.pyc │ │ ├── __init__.cpython-36.pyc │ │ ├─
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