{"id":104323,"date":"2022-06-09T03:36:45","date_gmt":"2022-06-09T01:36:45","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/predstavlen-pyston-lite-jit-kompilyator-dlya-shtatnogo-python"},"modified":"2022-06-09T03:36:45","modified_gmt":"2022-06-09T01:36:45","slug":"predstavlen-pyston-lite-jit-kompilyator-dlya-shtatnogo-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/predstavlen-pyston-lite-jit-kompilyator-dlya-shtatnogo-python","title":{"rendered":"Pyston-lite vorgestellt, ein JIT-Compiler f\u00fcr standardm\u00e4\u00dfiges Python","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die Entwickler des Pyston-Projekts, das eine hochleistungsf\u00e4hige Implementierung der Programmiersprache Python unter Verwendung moderner JIT-Compilierungstechnologien bietet, haben die Erweiterung Pyston-lite mit einer JIT-Compiler-Implementierung f\u00fcr CPython vorgestellt. W\u00e4hrend Pyston als Abspaltung vom CPython-Code entwickelt wird, ist Pyston-lite als universelle Erweiterung konzipiert, die f\u00fcr die Anbindung an den Standard-Python-Interpreter (CPython) gedacht ist. <\/p>\n
Pyston-lite erm\u00f6glicht die Nutzung grundlegender Pyston-Technologien, ohne den Interpreter ersetzen zu m\u00fcssen, indem ein zus\u00e4tzliches Modul \u00fcber den Paketmanager PIP oder Conda installiert wird. Pyston-lite ist bereits in den Repositories von PyPI und Conda verf\u00fcgbar, und f\u00fcr die Installation gen\u00fcgt folgende Eingabe: \u201epip install pyston_lite_autoload\u201c oder \u201econda install pyston_lite_autoload -c pyston\u201c. Es werden zwei Pakete angeboten: pyston_lite (das eigentliche JIT) und pyston_lite_autoload (das die automatische JIT-Aktivierung beim Start des Python-Prozesses durchf\u00fchrt). Zudem ist es m\u00f6glich, JIT programmgesteuert aus der Anwendung heraus zu aktivieren, ohne das Modul autoload zu installieren, indem die Funktion pyston_lite.enable() verwendet wird. <\/p>\n
Obwohl Pyston-lite nicht alle Optimierungen von Pyston umfasst, erm\u00f6glicht die Verwendung eine Leistungssteigerung von etwa 10-25 % im Vergleich zu herk\u00f6mmlichem Python 3.8. In Zukunft ist geplant, die meisten Optimierungen von Pyston in Pyston-lite zu \u00fcbertragen sowie die unterst\u00fctzten CPython-Versionen zu erweitern (die erste Version unterst\u00fctzt nur Python 3.8). Zu den \u00fcbergeordneten Pl\u00e4nen geh\u00f6rt die Zusammenarbeit mit dem CPython-Team zur Implementierung neuer JIT-APIs, die eine umfassendere Kontrolle von Python erm\u00f6glichen. Die Einbeziehung der vorgeschlagenen \u00c4nderungen in den Branch Python 3.12 wird diskutiert. Idealerweise wird die M\u00f6glichkeit in Betracht gezogen, die gesamte Funktionalit\u00e4t von Pyston in ein Erweiterung zu \u00fcbertragen, was die Wartung eines eigenen CPython-Forks erm\u00f6glichen w\u00fcrde. <\/p>\n
Neben Pyston-lite wurde auch ein Update des vollst\u00e4ndigen Pyston-Pakets 2.3.4 ver\u00f6ffentlicht, in dem neue Optimierungen angeboten werden. Im pyperformance-Test ist Version 2.3.4 etwa 6 % schneller als die Version 2.3.3. Der Gesamtnutzen an Leistung im Vergleich zu CPython wird auf 66 % gesch\u00e4tzt. <\/p>\n
Zus\u00e4tzlich sind im Rahmen der Entwicklung von CPython 3.11 Optimierungen im Hauptprojekt zu erw\u00e4hnen, die in einigen Tests die Leistung um 25 % steigern konnten. Beispielsweise wurde in CPython 3.11 die Effizienz des Cache f\u00fcr den Zustand des Bytecodes grundlegender Module erh\u00f6ht, was den Skripteinstieg um 10-15 % beschleunigt. Der Funktionsaufruf wurde deutlich beschleunigt und spezielle schnelle Interpreter f\u00fcr g\u00e4ngige Operationen hinzugef\u00fcgt. Au\u00dferdem wird an der \u00dcbertragung einiger Optimierungen gearbeitet, die von den Projekten Cinder und HotPy vorbereitet wurden. <\/p>\n
Im Rahmen des Projekts nogil wird au\u00dferdem an einem experimentellen Modus f\u00fcr den Build von CPython ohne die globale Blockierung des Interpreters (GIL, Global Interpreter Lock) gearbeitet, die einen parallelen Zugriff auf gemeinsame Objekte aus verschiedenen Threads verhindert und die Parallelisierung von Operationen in Mehrkernsystemen behindert. Als eine alternative L\u00f6sung f\u00fcr das GIL-Problem wird die M\u00f6glichkeit entwickelt, ein separates GIL an jeden Interpreter zu binden, der innerhalb eines Prozesses ausgef\u00fchrt wird (in einem Prozess k\u00f6nnen mehrere Interpreter laufen, aber die Effizienz ihrer parallelen Ausf\u00fchrung st\u00f6\u00dft an die Grenzen des GIL). \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"