Представлен (http://morepypy.blogspot.ru/2015/06/pypy-260-release.html) релиз PyPy 2.6 (http://pypy.org/), реализации языка Python, написанной на языке Python (используется статически типизированное подмножество RPython (http://doc.pypy.org/en/latest/coding-guide.html#id1), Restricted Python). Новый выпуск примечателен значительным увеличением производительности, он в среднем на 2% быстрее (http://speed.pypy.org/) 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 (http://doc.pypy.org/en/latest/release-2.6.0.html), добавленные в PyPy 2.5:
- До версии 1.1 обновлён модуль CFFI (https://cffi.readthedocs.org/en/latest/) (C Foreign Function Interface) с реализацией интерфейса для вызова функций, написанных на языке Си, который может выступать в качестве более простой альтернативы модулю
ctypes (http://python.net/crew/theller/ctypes/);
- Добавлена предварительная поддержка системы статического профилирования vmprof (https://vmprof.readthedocs.org/en/latest/), 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 проблемы (ttps://bitbucket.org/pypy/pypy/issues), выявленные в прошлом выпуске PyPy;
- Расширены возможности интегрированной математической библиотеки Numpy, в которой появилась поддержка объекта dtype (http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html), 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 (http://pypy.org/compat.html) 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 (http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=40050);
- Вариант PyPy с поддержкой распараллеливания на многоядерных системах развивается в рамках проекта PyPy-STM (http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=40150) (PyPy Software Transactional Memory).
URL: http://morepypy.blogspot.ru/2015/06/pypy-260-release.html
Новость: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=42339
