Выпуск Pyston 0.5, реализации языка Python с JIT-компилятором
Состоялся пятый выпуск проекта Pyston, в рамках которого компанией Dropbox, в которой работает Гвидо ван Россум, развивается высокопроизводительная реализация языка Python, созданная с использованием наработок проекта LLVM. Реализация примечательна применением современных технологий JIT-компиляции и нацелена на достижение высокой производительности, близкой к производительности традиционных системных языков, таких как C++. Код Pyston написан на языке C++ и распространяется под лицензией Apache.
В отличие от проекта PyPy, также продвигающего идею применения JIT для ускорения выполнения Python-скриптов, в Pyston используется не трассирующий JIT, базирующийся на компиляции в машинный код часто выполняемых циклов, а применяемый в современных JavaScript-движках JIT на основе трансляции отдельных методов (method-at-a-time), который, по мнению инженеров Dropbox, является более перспективной технологией. Принцип работы Pyston сводится к разбору кода на языке Python и его трансляции в промежуточное представление LLVM (IR, Intermediate Representation). Далее IR-представление проходит обработку в оптимизаторе LLVM и передается для исполнения в JIT-движок LLVM, который преобразует IR-представление в машинный код.
Для получения информации о типах переменных для программ на динамическом языке Python применяется техника вероятностного предсказания типов объектов с последующим уточнением правильности выбора типа в процессе выполнения. Таким образом Pyston постоянно варьирует выполнение между двумя ветками - быстрой, когда данные о предсказанных типах подтверждаются, и медленной, используемой в случае рассогласования данных о типе. Работа может осуществляться в многопоточном режиме, допускающем параллельное выполнение нескольких нитей кода на языке Python и избавленном от глобальной блокировки интерпретатора (GIL, global interpreter lock).
В новой версии сборщик мусора переведен на использование метода подсчета ссылок (refcounting) для автоматического управления высвобождением неиспользуемых объектов. Новый метод пришел на смену отслеживающему сборщику мусора. Refcounting более прост в реализации и позволяет заметно увеличить оперативность высвобождения объектов, но он медленнее и не поддерживает обработку зацикленных ссылок. Причиной смены сборщика мусора является использование refcounting в основной реализации CPython - идея перехода на более эффективный отслеживающий сборщик мусора не оправдала себя из-за возникших проблем с совместимостью с C API. Refcounting же ценой некоторого снижения производительности позволяет существенно расширить поддержку уже написанного кода, в котором используются специфичные для refcounting свойства (предсказуемое немедленное уничтожение объектов).
Другим важным улучшением новой версии является достижение уровня совместимости с CPython, позволяющего выполнить немодифицированный вариант библиотеки NumPy. Кроме того, в Pyston 0.5 обеспечены такие изменения, как поддержка обработки сигналов, интроспекция кадров стека при выходе, проведение чистка генератора, расширение поддерживаемых функций C API, поддержка использования немодифицированных библиотек py.test, lxml и cffi. Что касается производительности, то ценой повышения совместимость стало замедление работы примерно на 10%. При подготовке следующей версии основное внимание будет уделено оптимизации производительности.
