🥇Выпуск Nuitka 4.0, компилятора для языка Python. Прогресс развития JIT в CPython

Налично е издание на проекта Nuitka 4.0, разработващ компилатор за превод на Python скриптове в C представяне, което след това може да бъде компилирано в изпълним файл с помощта на libpython за максимална съвместимост с CPython (използвайки собствени инструменти на CPython за манипулиране на обекти). Осигурена пълна съвместимост с текущи версии на Python 2.6, 2.7, 3.4 - 3.13. В сравнение с CPython, компилираните скриптове показват 335% подобрение на производителността в тестовете на pystone. Кодът на проекта се разпространява под лиценза на Apache.

В новата версия:

Внесены изменения для улучшения совместимости с Python 3.12, 3.13 и 3.14, например, добавлена поддержка отложенной обработки аннотаций и нового синтаксиса аннотирования типов для обобщённых классов и функций.
Добавлена экспериментальная возможность использования компилятора Zig (zig cc) в качестве бэкенда Си-компилятора в Nuitka.
Добавлена предварительная поддержка LTO-оптимизаций при использовании компилятора Clang.
Предложен декоратор «@nuitka_ignore» для исключения компиляции функций.
Реализованы опции: «—project» для сборки с использованием настроек из файла pyproject.toml, «—devel-profile-compilation» для профилирования на этапе сборки, «—debug-self-forking» для отладки форк-бомб, «—include-windows-runtime-dlls» для управление включением C runtime DLL в Windows, «—qt-debug-plugins» для диагностики загрузки Qt-плагинов.
Добавлена поддержка актуальных версий пакетов oracledb, win32ctypes, dask, dataparser, puremagic, pygments.lexers, tomli, av, sentry_sdk, jedi, parso, line_profiler и pandas.

Дополнительно можно отметить отчёт о прогрессе развития JIT-компилятора в CPython. Разработчики поставили перед собой цель поднять производительность JIT к выпуску CPython 3.15 на 5%, а к выпуску 3.16 повысить производительность на 10% и реализовать возможность использования JIT в режиме Free-threading (без глобальной блокировки). В текущем состоянии использование JIT в альфа-сборках CPython 3.15 уже демонстрирует в среднем ускорение на 11-12% на платформе macOS AArch64 и на 5-6% на платформе x86_64 Linux по сравнению со стандартным интерпретатором. При этом в отдельных тестах при включении JIT изменение производительности варьируется от ускорения на более чем 100%, до замедления на 20%.