{"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\/es\/blog\/news\/predstavlen-pyston-lite-jit-kompilyator-dlya-shtatnogo-python","title":{"rendered":"Se presenta Pyston-lite, un compilador JIT para Python est\u00e1ndar.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Los desarrolladores del proyecto Pyston, que ofrece una implementaci\u00f3n de alto rendimiento del lenguaje Python utilizando tecnolog\u00edas modernas de compilaci\u00f3n JIT, han presentado la extensi\u00f3n Pyston-lite con la implementaci\u00f3n de un compilador JIT para CPython. Mientras que Pyston es un fork de la base de c\u00f3digo de CPython y se desarrolla de forma independiente, Pyston-lite se presenta como una extensi\u00f3n universal destinada a conectarse al int\u00e9rprete de Python est\u00e1ndar (CPython). <\/p>\n
Pyston-lite permite utilizar las tecnolog\u00edas b\u00e1sicas de Pyston sin necesidad de reemplazar el int\u00e9rprete, a trav\u00e9s de la instalaci\u00f3n de una extensi\u00f3n adicional utilizando el gestor de paquetes PIP o Conda. Pyston-lite ya est\u00e1 disponible en los repositorios de PyPI y Conda y para instalarlo, solo es necesario ejecutar el comando \u00abpip install pyston_lite_autoload\u00bb o \u00abconda install pyston_lite_autoload -c pyston\u00bb. Se ofrecen dos paquetes: pyston_lite (el JIT en s\u00ed) y pyston_lite_autoload (que realiza la sustituci\u00f3n autom\u00e1tica del JIT al iniciar el proceso de Python). Tambi\u00e9n es posible controlar program\u00e1ticamente la activaci\u00f3n del JIT desde la aplicaci\u00f3n sin instalar el m\u00f3dulo autoload, utilizando la funci\u00f3n pyston_lite.enable(). <\/p>\n
Aunque Pyston-lite no abarca todas las optimizaciones disponibles en Pyston, su uso permite aumentar el rendimiento entre un 10% y un 25% en comparaci\u00f3n con el Python 3.8 est\u00e1ndar. En el futuro, se planea transferir a Pyston-lite la mayor\u00eda de las optimizaciones presentes en Pyston, as\u00ed como ampliar las versiones de CPython compatibles (la primera versi\u00f3n solo es compatible con Python 3.8). Entre los planes m\u00e1s ambiciosos se destaca la colaboraci\u00f3n con el equipo de CPython para implementar nuevas API para JIT, que permitir\u00e1n un control m\u00e1s completo del funcionamiento de Python. Se discute la inclusi\u00f3n de los cambios propuestos en la rama de Python 3.12. En ideal, se considera la posibilidad de trasladar toda la funcionalidad de Pyston a la extensi\u00f3n, lo que evitar\u00eda la necesidad de mantener un fork propio de CPython. <\/p>\n
Adem\u00e1s de Pyston-lite, el proyecto tambi\u00e9n ha lanzado una actualizaci\u00f3n del paquete completo Pyston 2.3.4, que ofrece nuevas optimizaciones. En la prueba pyperformance, la versi\u00f3n 2.3.4 es aproximadamente un 6% m\u00e1s r\u00e1pida que la versi\u00f3n 2.3.3. La mejora total en rendimiento en comparaci\u00f3n con CPython se estima en un 66%. <\/p>\n
Tambi\u00e9n se pueden destacar las optimizaciones desarrolladas en el ciclo de desarrollo de CPython 3.11 en el proyecto principal, que en algunas pruebas permitieron aumentar el rendimiento en un 25%. Por ejemplo, en CPython 3.11 se ha mejorado la eficiencia del almacenamiento en cach\u00e9 del estado de bytecode de los m\u00f3dulos base, lo que acelerar\u00e1 el inicio de los scripts en un 10-15%. Se ha acelerado significativamente la llamada a funciones y se han a\u00f1adido int\u00e9rpretes r\u00e1pidos especializados para operaciones t\u00edpicas. Tambi\u00e9n se est\u00e1 trabajando en la migraci\u00f3n de algunas optimizaciones preparadas por los proyectos Cinder y HotPy. <\/p>\n
Adem\u00e1s, en el marco del proyecto nogil, se est\u00e1 trabajando en un modo experimental de construcci\u00f3n de CPython sin el bloqueo global del int\u00e9rprete (GIL, Global Interpreter Lock), que no permite el acceso paralelo a objetos compartidos desde diferentes hilos, lo que obstaculiza la paralelizaci\u00f3n de operaciones en sistemas multin\u00facleo. Como otra opci\u00f3n para resolver el problema del GIL, se est\u00e1 desarrollando la posibilidad de vincular un GIL separado a cada int\u00e9rprete que se ejecute dentro de un proceso (en un proceso se pueden ejecutar varios int\u00e9rpretes, pero la eficiencia de su ejecuci\u00f3n paralela depende del GIL). \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"