Как обычно продолжена работа по увеличению производительности и снижению потребления памяти. В среднем PyPy 1.8 на 10% быстрее PyPy 1.7 и 5.2 раз быстрее классического CPython 2.7.2. 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 1.8:

• Поддержка специализации списков. Позволяет хранить списки элементов одного типа (целые, числа с плавающей точкой, строки, в том числе unicode) так же компактно, как упакованный байтовый массив array.array, что значительно увеличит производительность и уменьшит расход памяти;

• Доведён до готовности бэкэнд JIT для архитектуры ARMv7. Бэкенд для архитектуры PPC64 пока находится в разработке;

• Многочисленные улучшения производительности выполнения различных конструкций на языке Python;

• Исправления ошибок и улучшение совместимости с CPython;

• Стандартные библиотеки Python обновлены с 2.7.1 до версии 2.7.2;

• Продолжение реализации поддержки библиотеки для организации научных расчетов NumPy. Начиная с прошлого выпуска для PyPy создано специальное ответвление numpypy, но в версии 1.8 обеспечена возможность использования имени numpy (так как разработа ещё не завершена, следует использовать "import numpypy" перед импортом numpy). В новой версии обеспечена поддержка функций для работы с многомерными массивами, добавлена поддержка различных размеров типов dtype, портировано множество новых функций;

• Добавлены новые хуки в JIT, позволяющие из приложения на Python подключить обработчик для JIT-операций.

Основные особенности PyPy:

• Поддержка бесстекового (Stackless) режима работы, позволяющего использовать модель actor (erlang-подобное программирование с массой микропотоков и отсыланием сигналов друг другу, но при этом (в отличии от erlang) всё происходит в одном физическом потоке ОС);

• 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 2.6 и CPython 2.7;

• Поддержка работы на архитектурах x86 (IA-32) , x86_64 и ARMv7. 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, JavaScript, Io и Scheme.

Источник »
Главная ссылка к новости »