Выпуск PyPy 4.0, реализации Python, написанной на языке Python

29 октября 2015 года

Состоялся релиз PyPy 4.0, реализации языка Python, написанной на языке Python (используется статически типизированное подмножество RPython, Restricted Python). В отличие от прошлых выпусков, в версии PyPy 4.0 впервые наблюдается снижение производительности: новый выпуск в среднем на 1.5% медленнее прошлой версии PyPy, но по-прежнему в 7 раз быстрее классического CPython 2.7. Выпуск доступен для x86-систем Linux 32/64, OpenBSD, FreeBSD, OS X 64 и Windows 32, а также для систем на базе архитектуры ARM (ARMv6 или ARMv7 с VFPv3) и PowerPC (ppc64).

Значительная смена номера версии не означает кардинальных изменений и связана с переходом на новую схему нумерации выпусков. Так как следом за прошлым выпуском PyPy 2.6 должен был следовать номер 2.7, разработчики решили избежать возможных пересечений с нумерацией CPython 2.7 и перейти к номерам версий, заведомо отличающимся от актуальных выпусков Python. Ветка PyPy 4 продолжает поддерживать совместимость с CPython 2.7.10 и может рассматриваться как продолжение ветки PyPy 2.x.

Благодаря задействованию JIT-компилятора, на лету транслирующего некоторые элементы в машинный код, PyPy при выполнении некоторых операций в несколько раз обгоняет по производительности классическую реализацию Python на языке Си (CPython). Ценой высокой производительности и использования JIT-компиляции является более высокое потребление памяти - общее потребление памяти в сложных и длительно работающих процессах (например, при трансляции PyPy силами самого PyPy) превышает потребление CPython в полтора-два раза.

Новшества, добавленные в PyPy 4.0:

  • В оптимизатор добавлена поддержка векторизации циклов с использованием инструкций SIMD. Векторизация осуществляется в процессе выполнения кода, что позволяет учитываться статистику выполнения и более оптимально использовать данный вид оптимизацию по сравнению с применением упреждающей компиляции. Определение поддержки инструкций SIMD также выполняется на лету и не требует включения в исполняемый файл предкомпилированного кода. Векторизация пока отключена по умолчанию и требует указания опции "--jit vec_all=1". Тесты производительности демонстрируют заметное ускорение выполнения функций математической библиотеки NumPyPy.
  • Проведён внутренний рефакторинг JIT-компилятора, который позволил на 20% сократить время "разогрева" JIT и на 20% снизить потребление памяти, ценой небольшого снижения производительности.
  • Расширены возможности интегрированной математической библиотеки Numpy, в которой приблизилась к полнофункциональному состоянию реализация типов ndarray и numeric, обеспечена поддержка типов record, string и unicode. Переработаны модули linalg, random и fft, которые переведены на интерфейс cffi-1.0 и теперь используют библиотеки, аналогичные основному проекту numpy.
  • До версии 1.3 обновлён модуль CFFI (C Foreign Function Interface) с реализацией интерфейса для вызова функций, написанных на языке Си, который может выступать в качестве более простой альтернативы модулю

ctypes. В новой версии улучшено управление жизненным циклом объектов, добавлен вызов __stdcall на платформе Win32, реализована поддержка ffi.memmove();

  • Обеспечена поддержка 64-разрядных PowerPC (big- и little-endian вариантов ppc64).

Основные особенности PyPy:

  • Поддержка бесстекового (Stackless) режима работы, позволяющего использовать модель actor (erlang-подобное программирование с массой микропотоков и отсыланием сигналов друг другу);
  • Реализация режима изолированного выполнения кода, к которому нет доверия. От sandbox в CPython данный режим отличается полной поддержкой всех возможностей языка без выделения unsafe-функций.
  • Автоматическая генерация и полная прозрачность встроенного JIT-компилятора;
  • PyPy успешно проходит стандартный тестовый пакет Python и поддерживает большинство из стандартных Python-модулей и фреймворков, таких как ctypes, django (с sqlite), twisted (без поддержки ssl), pylons, pyglet. PyPy может быть использован для бесшовной замены CPython 2.7;
  • Поддержка работы на архитектурах x86 (IA-32) , x86_64 и ARM. Ведется работа по адаптации для архитектуры PowerPC (PPC64), но она ещё не завершена;
  • На базе технологий PyPy созданы бэкенды для генерации в PyPy байткода для LLVM и виртуальных машин .NET/CLI и Java.
  • На базе PyPy ведется разработка реализаций на языке Python интерпретаторов Prolog, Smalltalk, Ruby, JavaScript, Io и Scheme.
  • Версия PyPy с поддержкой Python 3 развивается в рамках проекта Py3k;
  • Вариант PyPy с поддержкой распараллеливания на многоядерных системах развивается в рамках проекта PyPy-STM (PyPy Software Transactional Memory).

Источники править


 
 
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «Выпуск PyPy 4.0, реализации Python, написанной на языке Python», опубликованной OpenNET и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) — указание автора, источник и лицензию.
 
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.