Выпуск PyPy 2.6, реализации Python, написанной на языке Python

Материал из Викиновостей, свободного источника новостей

1 июня 2015 года

Представлен релиз PyPy 2.6, реализации языка Python, написанной на языке Python (используется статически типизированное подмножество RPython, Restricted Python). Новый выпуск примечателен значительным увеличением производительности, он в среднем на 2% быстрее прошлой версии PyPy и в 7 раз быстрее классического CPython 2.7. Выпуск доступен для x86-систем Linux 32/64, OpenBSD, OS X 64 и Windows 32, а также для систем на базе архитектуры ARM (ARMv6 или ARMv7 с VFPv3).

Благодаря задействованию JIT-компилятора, на лету транслирующего некоторые элементы в машинный код, PyPy при выполнении некоторых операций в несколько раз обгоняет по производительности классическую реализацию Python на языке Си (CPython). Ценой высокой производительности и использования JIT-компиляции является более высокое потребление памяти - общее потребление памяти в сложных и длительно работающих процессах (например, при трансляции PyPy силами самого PyPy) превышает потребление CPython в полтора-два раза.

Новшества, добавленные в PyPy 2.6:

  • До версии 1.1 обновлён модуль CFFI (C Foreign Function Interface) с реализацией интерфейса для вызова функций, написанных на языке Си, который может выступать в качестве более простой альтернативы модулю

ctypes;

  • Добавлена предварительная поддержка системы статического профилирования vmprof, которая изначально рассчитана на профилирование кода, сгенерированного JIT-компилятором;
  • Проведена работа по улучшению совместимости с Python: добавлена поддержка переменной окружения PYTHONOPTIMIZE, улучшена поддержка TLS 1.1 и 1.2, в сборку для платформы Windows помимо pypy.exe включен исполняемый файл pypyw.exe, устранены [ttps://bitbucket.org/pypy/pypy/issues проблемы], выявленные в прошлом выпуске PyPy;
  • Расширены возможности интегрированной математической библиотеки Numpy, в которой появилась поддержка объекта dtype, реализованного через привязку в сборщике мусора. Добавлены типы .can_cast и .min_scalar_type. Улучшена поддержка подтипов, реализованная через методы _array_interface__, __array_priority__ и __array_wrap__. Улучшена поддержка опций ndarray.flags;
  • Продолжена работа по оптимизации JIT-компилятора, проведён внутренний рефакторинг и чистка кода, связанного с работой JIT. Увеличена производительность ввода/вывода в модулях zlib и bz2.

Достигнуто семикратное опережение CPython в тестах производительности.

Основные особенности PyPy:

  • Поддержка бесстекового (Stackless) режима работы, позволяющего использовать модель actor (erlang-подобное программирование с массой микропотоков и отсыланием сигналов друг другу);
  • Реализация режима изолированного выполнения кода, к которому нет доверия. От sandbox в CPython данный режим отличается полной поддержкой всех возможностей языка без выделения unsafe-функций.
  • Автоматическая генерация и полная прозрачность встроенного JIT-компилятора;
  • PyPy успешно проходит стандартный тестовый пакет Python и поддерживает большинство из стандартных Python-модулей и фреймворков, таких как ctypes, django (с sqlite), twisted (без поддержки ssl), pylons, pyglet. PyPy может быть использован для бесшовной замены CPython 2.7;
  • Поддержка работы на архитектурах x86 (IA-32) , x86_64 и ARM. Ведется работа по адаптации для архитектуры PowerPC (PPC64), но она ещё не завершена;
  • На базе технологий PyPy созданы бэкенды для генерации в PyPy байткода для LLVM и виртуальных машин .NET/CLI и Java.
  • На базе PyPy ведется разработка реализаций на языке Python интерпретаторов Prolog, Smalltalk, Ruby, JavaScript, Io и Scheme.
  • Версия PyPy с поддержкой Python 3 развивается в рамках проекта Py3k;
  • Вариант PyPy с поддержкой распараллеливания на многоядерных системах развивается в рамках проекта PyPy-STM (PyPy Software Transactional Memory).

Источники[править]


Creative Commons
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «Выпуск PyPy 2.6, реализации Python, написанной на языке Python», опубликованной OpenNET и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) — указание автора, источник и лицензию.
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии[править]

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.