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晓云

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Python文档：3.13 - experimental-jit

实验性的即时 (JIT) 编译器

当 CPython 使用 --enable-experimental-jit 选项进行配置和构建时，会添加一个即时（JIT）编译器以加快某些 Python 程序的运行速度。在 Windows 上，可使用 PCbuild/

--experimental-jit 启用 JIT 或使用 --experimental-jit-interpreter 启用第 2 层级解释器。构建要求和进一步的支持信息包含在 Tools/jit/

中。

--enable-experimental-jit 选项接受这些（可选）值，如果不带可选值地预设 --enable-experimental-jit 则默认为 yes。

no: 禁用整个第 2 层级和 JIT 管线。

yes: 启用 JIT。要在运行时禁用 JIT，则传入环境变量 PYTHON_JIT=0。

yes-off: 构建 JIT 但默认禁用它。要在运行时启用 JIT，则传入环境变量 PYTHON_JIT=1。

interpreter: 启用第 2 层级解释器但是禁用 JIT。可以在运行时传入 PYTHON_JIT=0 来禁用该解释器。

其内部架构大致如下：

- 我们将从特化的第 1 层级字节码开始。请参阅 3.11 有什么新变化了解详情。

- 当第 1 层级字节码达到足够热度，它将被翻译为新的纯内部的中间表示形式 (IR)，称为第 2 层级 IR，有时也称为微操作码 ("uops")。

- 第 2 层级 IR 使用与第 1 层级相同的基于栈的虚拟机，但其指令格式更适合被翻译为机器码。

- 在第 2 层级 IR 被解释或翻译为机器码之前，我们会预先应用一些优化通路。

- 虽然第 2 层级解释器存在，但它主要用于对优化管线的先前阶段进行调试。可通过为 Python 配置 --enable-experimental-jit=interpreter 选项启用第 2 层级解释器。

- 启用 JIT 时，经优化的第 2 层级 IR 将被翻译为机器码后再执行。

- 这个机器码翻译过程使用了名为拷贝并打补丁的技巧。它没有运行时依赖，但增加了构建时对 LLVM 的依赖。

PEP 659：专门化自适应解释器

PEP 659 是 Faster CPython 项目的关键部分之一。基本理念在于虽然 Python 是一种动态语言，但大部分代码都存在对象和类型极少发生变化的区域。这一理念被称为类型稳定性。

在运行时，Python 将尝试在所执行的代码中寻找常见模式和类型稳定性。然后 Python 将把当前的操作替换为更加专门化的操作。这种专门化的操作使用仅对这些应用场景/类型来说可用的快速路径，它们的性能通常都会超过其泛用型的对应物。这还带来了名为内联缓存的另一项理念，即 Python 会将高消耗的操作的结果直接缓存在 bytecode 中。

这个特化程序还会将特定的常见指令对合并为一条“超级指令”，减少执行期间的开销。

Python 将只特化（会被多次执行的）“热门”代码。这可以防止 Python 在只执行一次的代码上浪费时间。 Python 还可以在代码过于动态或用法发生变化时取消特化。特化会定期地尝试，而特化尝试的开销也不高，这使得特化能够适应新的环境改变。

2024-11-09

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