Python 3.13 要來了
項目目標
faster-cpython 項目的目標是提高 Python 解釋器的性能，使其能夠更好地支持大型應用程序和數據科學領域。3.13 的目標是將花在解釋器上的時間減少至少 50%。希望通過以下方式實現這一目標：
使用分層編譯（tiered compilation）技術，根據代碼的執(zhí)行頻率和熱度，動態(tài)地選擇不同級別的優(yōu)化和編譯策略。
使用靜態(tài)分析（static analysis）技術，在運行時之前對代碼進行預處理和優(yōu)化，例如消除冗余操作、推斷類型信息、重排指令順序等。
改進字節(jié)碼指令（bytecode instructions）的定義和生成，使其更清晰、更高效、更易于維護和擴展。
改進內存管理（memory management）機制，減少內存分配和垃圾回收的開銷，提高內存利用率和緩存友好性。
改進對象模型（object model）和類型系統(tǒng)（type system），增加對用戶自定義類型（user-defined types）和擴展類型（extension types）的支持，提高對象操作的靈活性和效率。
改進模塊加載（module loading）和導入（importing）機制，減少啟動時間和內存占用，提高模塊復用性和兼容性。
改進異常處理（exception handling）機制，減少異常拋出和捕獲的開銷，提高異常安全性和可調試性。
改進調試工具（debugging tools）和性能分析工具（performance analysis tools），增加對新特性和優(yōu)化的支持，提高調試和分析的效率和準確性。
項目計劃
根據 Python 語言的發(fā)展周期，每六個月發(fā)布一個新版本，并在每個版本中實現一些優(yōu)化和改進。我們目前正在開發(fā) 3.13 版本，計劃在 2023 年 6 月發(fā)布。以下是在 3.13 版本中將要實現的一些主要特性：
完成分層編譯器（tiered compiler）的設計和實現，包括兩個級別：第一級是基于 PEP 659 的自適應優(yōu)化器（adaptive optimizer），第二級是基于 LLVM 的即時編譯器（just-in-time compiler）。第一級優(yōu)化器負責收集代碼執(zhí)行信息，并根據信息進行一些簡單的優(yōu)化，例如內聯緩存（inline caching）、指令專門化（instruction specialization）、循環(huán)展開（loop unrolling）等。第二級編譯器負責將熱點代碼編譯成機器碼，并進行一些復雜的優(yōu)化，例如常量傳播（constant propagation）、死碼消除（dead code elimination）、寄存器分配（register allocation）等。
完成靜態(tài)分析器（static analyzer）的設計和實現，包括兩個部分：第一部分是基于 AST 的語法分析器（syntax analyzer），第二部分是基于 CFG 的語義分析器（semantic analyzer）。語法分析器負責將源代碼解析成抽象語法樹（abstract syntax tree），并進行一些語法層面的優(yōu)化，例如常量折疊（constant folding）、表達式簡化（expression simplification）、語句重排（statement reordering）等。語義分析器負責將抽象語法樹轉換成控制流圖（control flow graph），并進行一些語義層面的優(yōu)化，例如類型推斷（type inference）、變量壽命分析（variable lifetime analysis）、數據流分析（data flow analysis）等。
完成字節(jié)碼生成器（bytecode generator）的設計和實現，包括兩個部分：第一部分是基于 DSL 的指令定義器（instruction definer），第二部分是基于模板的指令生成器（instruction generator）。指令定義器負責使用自定義的 C-like DSL 來定義字節(jié)碼指令的語義和行為，例如操作數類型、堆棧效果、異常處理、跟蹤和檢測等。指令生成器負責根據指令定義來生成不同級別編譯器所需的代碼，例如主解釋器（main interpreter）、第二級解釋器（tier 2 interpreter）、文檔生成器（documentation generator）、元數據生成器（metadata generator）等。
完成內存管理器（memory manager）的設計和實現，包括兩個部分：第一部分是基于引用計數（reference counting）的內存分配器（memory allocator），第二部分是基于標記 - 清除（mark-sweep）的垃圾回收器（garbage collector）。內存分配器負責為對象分配和釋放內存空間，并維護對象的引用計數。垃圾回收器負責檢測和回收循環(huán)引用（cyclic reference）造成的內存泄漏。我們將對內存管理器進行一些改進，例如使用子代劃分（generational partitioning）、增量掃描（incremental scanning）、弱引用處理（weak reference handling）、池化分配（pooled allocation）等。
完成對象模型和類型系統(tǒng)的設計和實現，包括兩個部分：第一部分是基于 PyObject 的對象表示法（object representation），第二部分是基于 PyTypeObject 的類型表示法（type representation）。對象表示法負責定義對象的內存布局和屬性，例如引用計數、類型指針、值域等。類型表示法負責定義類型的元數據和方法，例如名稱、大小、哈希函數、比較函數、訪問函數等。我們將對對象模型和類型系統(tǒng)進行一些改進，例如使用緊湊布局（compact layout）、動態(tài)調度（dynamic dispatch）、多重繼承（multiple inheritance）、混合類型。
相關鏈接、相關信息來源:
https://github.com/faster-cpython/ideas
https://github.com/faster-cpython/ideas/blob/main/3.12/interpreter_definition.md
https://github.com/faster-cpython/