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

Nuitka 4.0 প্রজেক্টের একটি রিলিজ পাওয়া যায়, যা পাইথন স্ক্রিপ্টগুলিকে একটি সি উপস্থাপনায় অনুবাদ করার জন্য একটি কম্পাইলার তৈরি করে, যা CPython এর সাথে সর্বাধিক সামঞ্জস্যের জন্য libpython ব্যবহার করে একটি এক্সিকিউটেবল ফাইলে কম্পাইল করা যেতে পারে (বস্তু পরিচালনার জন্য নেটিভ CPython টুল ব্যবহার করে)। Python 2.6, 2.7, 3.4 - 3.13 এর বর্তমান রিলিজের সাথে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্য প্রদান করা হয়েছে। CPython এর তুলনায়, সংকলিত স্ক্রিপ্টগুলি পাইস্টোন পরীক্ষায় 335% কর্মক্ষমতা উন্নতি দেখায়। প্রকল্প কোড Apache লাইসেন্সের অধীনে বিতরণ করা হয়।

নতুন বিশ্বে:

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%.