标签： cpython

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CPython的GIL与C扩展线程：如何通过Py_BEGIN_ALLOW_THREADS实现IO密集型任务的释放

CPython的GIL与C扩展线程：如何通过Py_BEGIN_ALLOW_THREADS实现IO密集型任务的释放 大家好，今天我们来深入探讨CPython的全局解释器锁（GIL）以及如何利用C扩展线程，特别是Py_BEGIN_ALLOW_THREADS宏，来释放GIL，从而改善IO密集型任务的性能。 1. 全局解释器锁（GIL）的概念和影响 CPython解释器使用全局解释器锁（GIL）来保证同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这简化了CPython的内存管理和线程安全，但也带来了一个显著的缺点：在多线程环境中，即使在多核处理器上，CPython程序也无法真正地并行执行CPU密集型的任务。这是因为GIL的存在使得多个线程无法同时持有解释器的控制权。 GIL的存在主要解决了两个问题： 内存管理： CPython的垃圾回收机制依赖于引用计数。多个线程同时修改对象的引用计数可能导致数据竞争，从而导致内存泄漏或程序崩溃。GIL通过串行化对Python对象的访问，避免了这些问题。 C扩展兼容性： 许多现有的C扩展并不是线程安全的。GIL的存在保证了这些扩展在多线程环境中也能安全地运行 …

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CPython虚拟机（VM）的Opcode dispatch loop：快速路径与JIT化尝试的机制

CPython 虚拟机 Opcode Dispatch Loop：快速路径与 JIT 化尝试 大家好，今天我们来深入探讨 CPython 虚拟机的核心：opcode dispatch loop，以及围绕这个循环所做的性能优化，特别是快速路径和 JIT (Just-In-Time) 编译的尝试。 CPython 作为 Python 的标准实现，其性能一直备受关注。虽然 Python 语言本身的动态性和易用性是其优势，但解释执行的特性也带来了性能瓶颈。而 opcode dispatch loop 就是这个瓶颈的关键环节。 什么是 Opcode Dispatch Loop？ CPython 虚拟机本质上是一个基于栈的解释器。它执行的是 Python 字节码（bytecode），这些字节码是由 Python 源代码编译而来的。Opcode dispatch loop 就是负责从字节码中取出 opcode（操作码），然后根据 opcode 执行相应的操作。 简单来说，这个循环做的事情就是： Fetch: 从 code object 中获取下一个 opcode。 Dispatch: 根据 opco …

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CPython GIL的Futex/Condition Variable实现：线程切换调度与IO等待的解除机制

CPython GIL的Futex/Condition Variable实现：线程切换调度与IO等待的解除机制 大家好，今天我们深入探讨CPython全局解释器锁（GIL）环境下，Futex和Condition Variable如何实现线程切换调度以及解除IO等待的机制。理解这些机制对于编写高性能的并发Python程序至关重要。 GIL的简要回顾 首先，简单回顾一下GIL。GIL是一个互斥锁，它只允许一个线程持有Python解释器的控制权。这意味着在任何给定时刻，只有一个线程能够执行Python字节码。这简化了CPython解释器的内存管理，但同时也限制了Python程序利用多核CPU进行真正的并行计算的能力。 GIL与线程调度 在多线程环境中，线程的调度由操作系统负责。操作系统会根据一定的算法（例如，时间片轮转）来决定哪个线程应该运行。当一个线程用完它的时间片或者因为阻塞操作（如IO）而暂停时，操作系统会进行上下文切换，选择另一个线程来运行。 在CPython中，GIL的存在使得线程调度更为复杂。即使操作系统决定切换线程，新的线程也必须首先获得GIL才能执行Python字节码。这意味 …

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CPython GIL的Futex/Condition Variable实现：线程切换调度与IO等待的解除机制

CPython GIL 的 Futex/Condition Variable 实现：线程切换调度与 IO 等待的解除机制 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨 CPython GIL (Global Interpreter Lock) 在线程切换调度和 IO 等待解除机制中，如何利用 Futex 和 Condition Variable 实现同步与协作。这部分内容涉及 CPython 解释器的底层实现，理解它有助于我们编写更高效的并发程序。 1. GIL 的本质与挑战 首先，我们需要明确 GIL 的作用。GIL 是 CPython 解释器中的一个互斥锁，它确保在任何时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码。 它的存在简化了 CPython 解释器的内存管理，特别是引用计数机制，避免了复杂的线程安全问题。 然而，GIL 也带来了性能瓶颈。在多核 CPU 上，由于 GIL 的限制，即使有多个线程并发执行，它们也无法真正并行执行 Python 字节码。 这对于 CPU 密集型任务尤其不利。 但 GIL 并不是万恶之源。 对于 IO 密集型任务，线程通常会花费大量时间等待 IO 操作完成 …

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深入解析CPython的`对象模型`：`PyObject`、`PyVarObject`和`TypeObject`的`内存`布局。

CPython 对象模型：PyObject、PyVarObject 和 TypeObject 的内存布局 大家好，今天我们深入探讨 CPython 的对象模型，重点关注 PyObject、PyVarObject 和 TypeObject 这三个核心结构体的内存布局。 理解这些结构体的内存布局对于深入理解 CPython 的内存管理、类型系统和对象生命周期至关重要。 1. CPython 对象模型的基石：PyObject PyObject 是 CPython 中所有对象的基类。 它定义了所有 Python 对象共有的行为和属性。 它的定义如下（简化版）： typedef struct _object { _PyObject_HEAD_EXTRA Py_ssize_t ob_refcnt; struct _typeobject *ob_type; } PyObject; _PyObject_HEAD_EXTRA: 这是一个宏，通常在 debug 构建中使用，用于实现双向链表，用于检测内存泄漏。 在 release 构建中，它通常为空。 我们暂时忽略它。 ob_refcnt: 这是一个引用计 …

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Python `CPython` 贡献指南：参与解释器开发与优化

好的，各位朋友，欢迎来到今天的“Python CPython 贡献指南”讲座！ 今天咱们不聊那些花里胡哨的高级框架，咱们直接钻到 Python 的心脏——CPython 解释器里看看。 别害怕，没有你想的那么玄乎，只要你对 Python 有点感觉，对 C 语言不陌生，就能参与进来，为 Python 贡献一份力量。 一、 为什么要参与 CPython 开发？ 首先，咱们得搞清楚，为啥要费这劲儿？ 好处多着呢！ 深入理解 Python 机制： 这是最直接的好处。 你会搞清楚 Python 的对象模型、内存管理、垃圾回收、字节码执行等等等等，彻底明白 Python 内部是怎么运作的。 以后写代码，那叫一个胸有成竹，Bug 来了也不怕，直接扒源码！ 提升编程能力： CPython 是用 C 写的，贡献 CPython 就是写 C 代码。 这对你的 C 语言能力绝对是火箭般的提升。 而且，读优秀的 C 代码本身就是一种学习。 参与开源社区： 开源社区氛围好啊！ 你可以跟全球顶尖的程序员交流，学习他们的经验，结交一帮志同道合的朋友。 为 Python 做出贡献： 这一点很重要！ 你写的代码会被成千 …

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Python CPython 解释器深度剖析：字节码、GIL 与对象模型

好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的Python CPython深度剖析讲堂！今天咱们不搞花里胡哨的PPT，直接上干货，扒一扒CPython解释器的底裤，看看它到底是怎么运作的。 第一节：Python代码的“变形记”——从源码到字节码 大家写Python代码，是不是感觉很飘逸？ print(“Hello, World!”) 一行代码就能搞定，背后发生了啥？这就得说到CPython的第一个环节：编译。 等等，Python不是解释型语言吗？怎么还有编译？别急，此编译非彼编译。这里的编译，指的是将Python源码转换成字节码（bytecode）。字节码是一种更接近机器指令的中间表示，但仍然不是真正的机器码，需要解释器来执行。 可以用 dis 模块来查看Python代码对应的字节码： import dis def greet(name): print(f”Hello, {name}!”) dis.dis(greet) 输出类似如下（具体输出可能因Python版本而异）： 4 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_CONST 1 (‘Hello, ‘) 4 LOAD_FAS …

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Python `CPython` 贡献指南：参与解释器开发与优化

好的，各位朋友们，欢迎来到今天的“Python CPython贡献指南：参与解释器开发与优化”讲座。今天咱们不搞那些虚头巴脑的，直接撸起袖子，看看怎么参与到Python的核心——CPython解释器的开发中去。 一、CPython：咱们的Python“心脏” 首先，我们要搞清楚CPython是什么。简单来说，当我们说“Python”的时候，大部分情况下我们指的就是CPython。它是用C语言实现的Python解释器，也是官方版本，地位相当于“嫡长子”。其他的解释器，比如Jython（Java实现）、IronPython（.NET实现）等等，都是“庶出”。 为什么要参与CPython的开发？原因很简单： 提升技术： 这是深入理解Python底层机制的绝佳机会，让你从使用者变成创造者。 社区贡献： 为开源世界添砖加瓦，成就感满满。 职业发展： 参与知名开源项目，简历上金光闪闪。 二、贡献前的准备：磨刀不误砍柴工 想要参与CPython的开发，你需要做一些准备工作： C语言基础： CPython是用C语言写的，所以C语言基础是必须的。不用精通，但至少要看得懂代码，能写一些简单的C程序。 Py …

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Python CPython 解释器深度剖析：字节码、GIL 与对象模型

好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“Python CPython 解释器深度剖析”专场。今天咱们不聊虚的，直接扒 Python 的底裤，看看 CPython 这个老司机是怎么跑起来的。 第一站：字节码，Python 的“汇编语言” 话说，Python 代码写出来，机器是看不懂的。得翻译一下。编译器干的就是这活儿。但 Python 比较懒，它不是直接翻译成机器码，而是翻译成一种中间代码，叫做字节码 (bytecode)。 这字节码就像是 Python 的“汇编语言”，比机器码高级，但比 Python 代码低级。为啥要搞这一层？原因很多，比如： 平台无关性： 字节码可以在任何安装了 Python 解释器的平台上运行，不用为每个平台编译不同的机器码。 方便解释执行： 解释器可以直接执行字节码，省去了编译成机器码的步骤。 怎么看 Python 代码对应的字节码？用 dis 模块。 import dis def add(a, b): return a + b dis.dis(add) 运行结果类似这样： 4 0 LOAD_FAST 0 (a) 2 LOAD_FAST 1 (b) 4 BINARY …

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