Veröffentlichung von Nuitka 4.0, dem Compiler für die Programmiersprache Python. Fortschritte bei der JIT-Entwicklung in CPython.

Die Veröffentlichung des Projekts Nuitka 4.0 ist verfügbar, das einen Compiler zur Übersetzung von Skripten in Python in C-Code entwickelt. Dieser kann dann in eine ausführbare Datei kompiliert werden, die libpython zur maximalen Kompatibilität mit CPython verwendet (es werden die nativen CPython-Tools zur Verwaltung von Objekten genutzt). Vollständige Kompatibilität mit den aktuellen Versionen Python 2.6, 2.7, 3.4 — 3.13 ist gewährleistet. Im Vergleich zu CPython zeigen kompilierte Skripte in den Pystone-Tests eine Leistungssteigerung von 335%. Der Code des Projekts wird unter der Apache-Lizenz verbreitet.

In der neuen Version:

• Änderungen zur Verbesserung der Kompatibilität mit Python 3.12, 3.13 und 3.14 wurden vorgenommen, beispielsweise die Unterstützung für verzögerte Verarbeitung von Annotations sowie die neue Syntax zur Typannotierung für generische Klassen und Funktionen wurde hinzugefügt.
• Eine experimentelle Möglichkeit zur Verwendung des Zig-Compilers (zig cc) als Backend für den C-Compiler in Nuitka wurde hinzugefügt.
• Vorläufige Unterstützung für LTO-Optimierungen bei der Verwendung des Clang-Compilers wurde eingeführt.
• Der Dekorator „@nuitka_ignore“ wurde vorgeschlagen, um die Kompilierung von Funktionen auszuschließen.
• Implementierte Optionen: „—project“ zum Erstellen mit Einstellungen aus der Datei pyproject.toml, „—devel-profile-compilation“ zum Profiling während des Build-Prozesses, „—debug-self-forking“ zur Debugging von Fork-Bomben, „—include-windows-runtime-dlls“ zur Steuerung der Einbeziehung von C Runtime DLLs in Windows, „—qt-debug-plugins“ zur Diagnose des Ladens von Qt-Plugins.
• Unterstützung für aktuelle Versionen der Pakete oracledb, win32ctypes, dask, dataparser, puremagic, pygments.lexers, tomli, av, sentry_sdk, jedi, parso, line_profiler und pandas wurde hinzugefügt.

Zusätzlich kann der Fortschrittsbericht über die Entwicklung des JIT-Compilers in CPython erwähnt werden. Die Entwickler haben sich zum Ziel gesetzt, die JIT-Leistung bis zur Veröffentlichung von CPython 3.15 um 5 % und bis zur Veröffentlichung von 3.16 um 10 % zu steigern sowie die Verwendung von JIT im Free-Threading-Modus (ohne globale Sperre) zu ermöglichen. In dem aktuellen Zustand zeigt die Verwendung von JIT in den Alpha-Bauten von CPython 3.15 bereits im Durchschnitt eine Beschleunigung von 11-12 % auf der macOS AArch64-Plattform und von 5-6 % auf der x86_64 Linux-Plattform im Vergleich zum Standard-Interpreter. Bei bestimmten Tests kann die Leistung, wenn JIT aktiviert ist, von über 100 % Beschleunigung bis zu einer Verlangsamung um 20 % variieren.

Quelle: opennet.ru