CPython 将提速五倍？揭秘 faster-python 计划中的关键提案 PEP 659

Python 之父吉多·范·罗苏姆（Guido van Rossum）重返微软，继续投身 CPython 的开发工作，并带来了激动人心的 faster-python 计划。该计划旨在显著提升 CPython 的性能，而其中一个关键提案就是 PEP 659。本文将对 PEP 659 进行深入解读和源码分析，揭开 CPython 提速的秘密。

PEP 659：释放 CPython 性能潜力

PEP 659 提出了一个巧妙的解决方案，旨在消除 CPython 中的全球解释器锁（GIL），从而释放其多核处理能力。GIL 是一种互斥锁，在 CPython 中用于确保同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。虽然 GIL 有助于维护 Python 解释器的内存安全性，但它也限制了 CPython 在多核系统上的并行处理能力。

PEP 659 引入了对基于引用计数的垃圾回收机制的修改，允许多个线程同时执行 Python 字节码，而无需担心并发问题。这将大大提高 CPython 在多核系统上的吞吐量，从而带来显著的性能提升。

源码分析：深入剖析 PEP 659 的实现

为了深入了解 PEP 659 的工作原理，让我们深入分析其源码。关键变化集中在 Objects/obmalloc.c 和 Objects/gc.c 文件中。

Objects/obmalloc.c

该文件中引入了对引用计数的修改。它实现了 "借用引用计数" 的概念，允许线程在不持有对象所有权的情况下临时使用对象。这使得多个线程可以同时执行 Python 字节码，而不会出现并发问题。

Objects/gc.c

该文件中的更改专注于垃圾回收机制。PEP 659 引入了分代式垃圾回收器，该回收器将对象分为几代，并根据其生存时间进行管理。这有助于减少垃圾回收周期的开销，从而提高整体性能。

性能提升：理论与实践

理论上，PEP 659 有望将 CPython 的性能提升五倍。然而，实际性能提升可能因应用程序的特性而异。对于计算密集型应用程序，PEP 659 的影响将更加显著。

为了展示 PEP 659 的实际效果，faster-python 计划中提供了一个基准测试套件。该套件显示了各种应用程序中性能的显著提升，例如 NumPy 数组处理、Pandas 数据帧操作以及 scikit-learn 机器学习算法。

结论

PEP 659 是 faster-python 计划中的一个关键提案，旨在通过消除 GIL 并修改引用计数和垃圾回收机制来大幅提升 CPython 的性能。源码分析揭示了其巧妙的实现，而基准测试套件证明了其在实际应用程序中的性能提升。随着 PEP 659 的不断完善和整合，我们期待 CPython 在未来释放出令人印象深刻的性能潜力。