Python 3.11 ，即將變得更快！

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作為一門異常受歡迎的編程語言，Python的優(yōu)點有很多，比如：易于學習、用途廣泛、有成千上萬個用于數(shù)據(jù)科學的有用的庫。但同時，Python一直被詬病的就是它運行速度太慢。

在去年的PyCon US 2021大會上，Python之父Guido van Rossum曾表示：要在2022年的Python 3.11中，將Python速度提高2倍，4年內(nèi)，速度提升5倍，以解決Python與C++等其他編程語言相比在速度上的關(guān)鍵缺點。

如今，速度太慢的情況在Python 3.11中即將改變。在今年晚些時候發(fā)布穩(wěn)定版之前，目前正處于其預覽版（版本3.11.0b1）的第一個測試階段。

CPython 3.11已比3.10提速1.25倍

在近期的PyCon US 2022會議上，Core Python（CPython）開發(fā)者Mark Shannon分享了關(guān)于加速Python項目的細節(jié)，此外，開發(fā)者還展示了在瀏覽器中運行Python代碼這一目標的進展。

去年，微軟資助了Python軟件基金會（PSF）的一個項目——“Shannon Plan”，該項目由Python創(chuàng)造者Guido van Rossum和Mark Shannon領(lǐng)導，承諾在今年的Python 3.11中將其速度提高2倍。其愿景是促使Python向C語言的性能發(fā)展。

微軟在2020年聘請了van Rossum，并讓他自由選擇任何項目。在去年的PyCon US 2021會議上，他稱自己 "選擇回到我的根源"，并將致力于解決Python著名的性能不足問題

性能也許并不是Python的首要任務，因為機器學習和數(shù)據(jù)科學的采用得益于TensorFlow、NumPy、Pandas以及更多的平臺，如AWS的Boto3 SDK for Python。這些平臺每月被下載數(shù)千萬次，并在通常不受硬件限制的環(huán)境中使用。

Faster CPython項目（GitHub地址：https://github.com/faster-cpython/ideas/blob/main/main-vs-310.rst）提供了一些關(guān)于CPython 3.11在過去一年的性能更新。在PyCon US 2022會議之前，該項目公布了更多的結(jié)果：在幾十個性能指標上對3.11測試預覽版和3.10進行了比較，顯示3.11.0b1總體上比3.10快1.25倍。

新的字節(jié)碼解釋器使錯誤處理更高效

Shannon對該項目提高Python性能的能力持現(xiàn)實態(tài)度，但他相信這些改進可以將Python的可行用途擴展到更多的虛擬機。他去年在Python增強提案（PEP）659中寫道：“Python被廣泛認為是緩慢的。

雖然Python永遠達不到C、Fortran甚至Java等低級語言的性能，但我們希望它能與腳本語言的快速實現(xiàn)相媲美，如Javascript的V8或Lua的LuaJIT。具體來說，我們希望通過CPython實現(xiàn)這些性能目標，使所有Python用戶受益，包括那些無法使用PyPy或其他替代性虛擬機的用戶。”

在PEP 659中詳述的關(guān)鍵方法是：“專門化的、自適應的解釋器，但它在一個非常小的區(qū)域內(nèi)積極地專門化代碼，并能夠迅速和低成本地適應錯誤的專門化。”

如上所述，虛擬機的優(yōu)化是 "昂貴的"，往往需要很長的 "預熱 "時間。為了避免這種時間開銷，虛擬機應該推測“即使在一個函數(shù)執(zhí)行幾次后，專門化也是合理的”。所以，解釋器需要持續(xù)地且非常低廉地進行優(yōu)化和去優(yōu)化。

這應該會產(chǎn)生一個更快的CPython解釋器，它可以在程序執(zhí)行過程中跟蹤單個字節(jié)碼。據(jù)Python軟件基金會（PSF）稱，新解釋器的工作幾乎已經(jīng)完成，但仍需要完成循環(huán)和二進制操作的動態(tài)專門化。

此外，3.11的內(nèi)存消耗與3.10相比沒有變化。

CPython JIT編譯器即將實現(xiàn)

關(guān)于Python性能的即時（JIT）編譯器問題，根據(jù)Python軟件基金會（PSF）對該事件的報道，Shannon認為這不是一個優(yōu)先事項，可能最早也要到Python 3.13才能實現(xiàn)。

此外，用于數(shù)據(jù)科學的Anaconda Python發(fā)行版的制造商Anaconda，正在支持Pyston項目，該項目是Python的一個實現(xiàn)，承諾比Python有速度上的提高。

Anaconda在加速Python方面較早的努力之一是Numba項目，這是一個基于LLVM的CPython JIT編譯器，它可以加速在CPU或GPU上運行的Python數(shù)值函數(shù)，但不能優(yōu)化整個程序，也不能解決更廣泛的Python用例。另一個是PyPy，它是CPython的一個實現(xiàn)，帶有JIT編譯器以獲得更快的性能。

根據(jù)Faster CPython項目的實施計劃（GitHub地址：https://github.com/markshannon/faster-cpython/blob/master/plan.md），CPython 3.12可能會獲得一個 "用于小區(qū)域的簡單JIT編譯器"，在運行時使用相對簡單、快速的編譯器編譯小區(qū)域的專門代碼；而CPython 3.13將擴展編譯區(qū)域，增強編譯器以生成卓越的機器代碼。

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