Вышел релиз проекта PyPy 1.7 , в рамках которого разрабатывается реализации языка Python, написанная на языке Python (используется статически типизированное подмножество RPython , Restricted Python). 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). В новом выпуске, помимо исправления ошибок, особое внимание было уделено расширению класса кода на Python, получающего большое ускорение при использовании PyPy. В среднем PyPy 1.7 на 30% быстрее PyPy 1.6 а на некоторых тестах — до 20 раз.
Новая версия PyPy опережает CPython 2.7.2 по производительности в среднем в 4.8 раза. 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.
Основные изменения:
- Многочисленные улучшения производительности;
- Исправления ошибок и улучшение совместимости с CPython;
- Улучшение поддержки Windows;
- Опция беcстекового (Stackless) исполнения теперь включена по умолчанию. К сожалению, программы, использующие бесстековость, пока не получат реального увеличения производительности, потому, что любой цикл, использующий бесстековые возможности, собьёт JIT-компилятор;
- Версия библиотеки для организации научных расчетов NumPy для PyPy переименована в numpypy (следует использовать "import numpypy as numpy"). Большой прогресс достигнут со времён PyPy 1.6, особо следует отметить реализацию dtypes. Тем не менее, полная поддержка API библиотеки NumPy пока не реализована;
- Новый кодировщик JSON, который опережает CPython в некоторых случаях до 2 раз и более чем в 20 раз — старый, используемый в версии 1.6;
- Значительно улучшено управление памятью в некоторых внутренних модулях. Это должно подействовать на любые приложения, использующие, например, криптографию;
- Есть некоторый прогресс в расширении поддержки бинарных расширений CPython (написанных с использованием C API) через cpyext.
Вещи, работа над которыми ещё ведётся и которые ожидаются в 1.8:
- Специализация списков. Есть ветка, реализующая списки элементов одного типа (целых, чисел с плавающей точкой, строк) так же компактно, как array.array. Это значительно увеличит производительность и уменьшит расход памяти;
- Продолжаются работы над NumPy, скоро ожидаются многомерные массивы;
- Два новых бэкэнда JIT, для процессоров PowerPC и ARM.
Некоторые 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) и x86_64. Ведется работа по адаптации для архитектур ARM и PowerPC , 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.
