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CPython 3.11 来了

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

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CPython源码阅读笔记(2)

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

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想学CPython,Python之父Guido亲上阵

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

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5倍提升,加速CPython!Quant如何看?

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。

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Python源码剖析:深度探索Cpython对象-达观数据

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。

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浅析 Python 的一些底层原理与 CPython

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

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了解 Python 底层的解释器 CPython 和 Python 的对象模型

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。

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【Rust每周一库】Tokei - 统计代码行数等信息的实用工具

好了不废话,首先安装的话直接用cargo就好了: $ cargo install tokei 我们下面以cpython的源码为例,看下tokei具体如何使用 直接使用tokei+目录名就可以得到关于目录下按语言分类的文件数...$ tokei cpython/ ------------------------------------------------------------------------------- Language...------------------------------------------------------------ 使用-s可以针对某个列排序,比如如果我们要针对代码行数排序 $ tokei cpython...--------------------------------------------------------------------------- 使用-t可以过选择想要的语言 $ tokei cpython...因为cpython的文件太多,我们选取一个子目录看看: $ tokei cpython/Parser/ --files -----------------------------------------

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Python解释器种类以及特点

CPython CPython是Python官方的解释器,使用C语言开发。它是最常用、广泛支持的解释器,也是Python标准库的参考实现。CPython的特点如下: 完全兼容Python语言规范。...以下是使用CPython的代码示例: print("Hello, CPython!") 输出结果如下: Hello, CPython!...与CPython不同,Jython没有全局解释器锁,可以支持多线程并行处理。 以下是使用Jython的代码示例: print("Hello, Jython!")...可以替代CPython,提供更快的执行速度和更低的内存占用。 兼容绝大多数的Python代码和库,但某些CPython特有的功能可能不完全支持。...总结 本文介绍了几种常见的Python解释器及其特点,包括CPython、Jython、IronPython和PyPy。不同的解释器适用于不同的场景和需求。

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各种 Python 实现的简单介绍与比较

来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时,一般指的是CPython。...CPython CPython是标准Python,也是其他Python编译器的参考实现。通常提到“Python”一词,都是指CPython。...CPython由C编写,将Python源码编译成CPython字节码,由虚拟机解释执行。没有用到JIT等技术,垃圾回收方面采用的是引用计数。...所以当有人问道Python是解释执行还是编译执行,可以这样回答:Python(CPython)将Python源码编译成CPython字节码,再由虚拟机解释执行这些字节码。...想对于CPython,PyPy的性能提升非常明显,但对第三方模块的支持真心是弱爆了。比如无法很好的支持使用CPython的C API编写的扩展,完全不支持使用SWIG、SIP等工具编写的扩展。

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