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CPython源码阅读笔记(1)

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。

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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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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% 。...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

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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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Python, CPython, Pypy, Jython的简单介绍

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。

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leetcode之两数之和题目解答Cpython

链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum

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关于CPython中set集合的无序研究

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。

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基于 CPython 解释器，为你深度解

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 ?

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5倍提升，加速CPython！Quant如何看？

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。

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开源贡献代码之探索一下CPython

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

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《PyPy超越CPython的核心技术架构解析》

在动态语言的性能困境中，CPython的解释执行模式存在难以规避的指令冗余，每一条字节码都需要经过解释器的解码、映射、执行等多个步骤，即便简单的循环迭代操作，也会因重复的解释流程产生大量额外开销，而PyPy...，出现非线性的性能跃升，部分场景下的执行效率甚至能逼近静态编译语言的水准，这种无需开发者手动修改代码的性能跃迁，恰恰印证了PyPy超越CPython的核心逻辑—不是以牺牲Python的动态特性为代价换取速度...PyPy的类型特化机制，是其突破CPython动态类型性能桎梏的核心技术支点，这种运行时的自适应优化能力，让动态类型语言摆脱了重复类型校验带来的效率损耗。...PyPy的自适应编译策略，凭借其精准的运行时监控与动态优化能力，让其在不同场景下都能精准命中性能痛点，这是CPython的固定执行模式无法企及的核心优势。...PyPy的持续进化之路，本质上是动态语言执行模型的不断革新与突破，其对CPython性能瓶颈的系统性击穿，为Python生态打开了更广阔的应用空间。

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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。...这种方法结合了提前编译和解释的优点，既提高了性能，又保持了解释型语言的灵活性和跨平台可用性。...C 语言的高效性和强大的底层操作能力使其成为编写性能关键代码的理想选择。...例如，math 模块提供了对 C 标准定义的数学函数的访问、os 模块提供对文件和目录操作、socket 模块中的网络编程等，都是用 C 语言实现的，以实现更高的执行效率和更好的性能。...Python 的内存管理为开发人员提供了便利，自动处理了许多底层细节，减少了内存泄漏，提高了程序性能。

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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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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”。...这对于性能关键型任务非常有用。 ctypes 是 Python 的外部函数库，提供与 C 兼容的数据类型，并允许调用 DLL 或共享库中的函数。...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。...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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深入Python胶水语言的本质：从CPython到各类扩展机制

CPython：Python的默认实现当我们谈论Python时，实际上通常指的是CPython，即用C语言实现的Python解释器。这是Python的参考实现，也是最广泛使用的Python解释器。...CPython的基本架构CPython主要包含以下几个部分：Python解释器核心内存管理系统Python对象系统Python/C API当我们执行一个Python程序时，大致流程是：source code...CPython的工作机制。...CPython是Python的参考实现，也是最广泛使用的Python解释器。...在实际工作中，要根据具体需求选择合适的方案，在性能和开发效率之间找到平衡点。

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微软裁撤 Python 之父的嫡系核心团队，CPython 团队没了

在裁掉的开发者行列中，还包括推动了过去几个 Python 版本中大部分性能改进的 Faster CPython 团队人员。除软件工程师外，受此次裁员冲击最大的是许多负责软件项目的人员。...自成立起，Faster CPython 团队推动了过去几个 Python 版本中大部分性能改进，包括专用解释器、JIT 编译器、垃圾回收机制（GC）优化、栈引用（stackrefs）等。...公开资料显示，Eric Snow 自 2012 年起成为 CPython 核心开发者，2021 年初成为微软 Faster CPython 的成员，专注于提升 Python 的性能。...，从而为 Python 在多核处理器上的性能提升奠定了基础。...Mark Shannon 此前担任 Faster CPython 团队的技术主管，从 2010 年起为 CPython 项目贡献力量，其精通 Python 性能研究，并在 2020 年提出了“花 4 年时间把

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这本 CPython 书把内部实现全讲透了！

这些秘密都藏在 CPython 中！这是一本怎样的书？ Python 之父 Guido van Rossum 推荐、CPython 核心开发者 Carol Willing 作序！...本书从语法解析、编译器等基础概念出发，深入求值循环、内存管理等 CPython 解释器实现细节。轻松！简明！豁然开朗！手把手带你重新编译 CPython，了解 Python 的内部实现。...想象一下，当你写代码的时候遇到性能瓶颈或调试难题时，能够从解释器层面找到解决方案，多酷！...Python开发者：提升技术深度，优化代码性能。编程爱好者：探索编程语言实现原理。计算机科学学生：深入学习编程语言和解释器设计。...——Carol Willing，CPython 核心开发者，CPython 指导委员会成员这本书将带你探秘 Python 幕后，尽览 CPython 内核奥义，深入了解底层的内存管理、并发和性能调优技巧

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Python解释器种类以及特点

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。

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Python 3.11 ，即将变得更快！

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。

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Python 3.11 ，即将变得更快！

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。

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想学CPython，Python之父Guido亲上阵

Python, CPython, Pypy, Jython的简单介绍

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关于CPython中set集合的无序研究

基于 CPython 解释器，为你深度解

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开源贡献代码之探索一下CPython

《PyPy超越CPython的核心技术架构解析》

浅析 Python 的一些底层原理与 CPython

Python源码剖析：深度探索Cpython对象-达观数据

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

深入Python胶水语言的本质：从CPython到各类扩展机制

微软裁撤 Python 之父的嫡系核心团队，CPython 团队没了

这本 CPython 书把内部实现全讲透了！

Python解释器种类以及特点

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