大家好，最近faster-cpython 项目的文档介绍了关于 Python 3.13 的规划，以及在 3.13 版本中将要实现的一些优化和改进。faster-python 是 Python 的创始人 Guido van Rossum 和他的团队提出的计划 ，目标是在四年内将 CPython 的性能提升五倍。
1.项目目标
faster-cpython 项目的目标是提高 Python 解释器的性能，使其能够更好地支持大型应用程序和数据科学领域。3.13 的目标是将花在解释器上的时间减少至少50%。希望通过以下方式实现这一目标：
使用分层编译（tiered compilation）技术，根据代码的执行频率和热度，动态地选择不同级别的优化和编译策略。
使用静态分析（static analysis）技术，在运行时之前对代码进行预处理和优化，例如消除冗余操作、推断类型信息、重排指令顺序等。
改进字节码指令（bytecode instructions）的定义和生成，使其更清晰、更高效、更易于维护和扩展。
改进内存管理（memory management）机制，减少内存分配和垃圾回收的开销，提高内存利用率和缓存友好性。
改进对象模型（object model）和类型系统（type system），增加对用户自定义类型（user-defined types）和扩展类型（extension types）的支持，提高对象操作的灵活性和效率。
改进模块加载（module loading）和导入（importing）机制，减少启动时间和内存占用，提高模块复用性和兼容性。
改进异常处理（exception handling）机制，减少异常抛出和捕获的开销，提高异常安全性和可调试性。
改进调试工具（debugging tools）和性能分析工具（performance analysis tools），增加对新特性和优化的支持，提高调试和分析的效率和准确性。
2.项目计划
根据 Python 语言的发展周期，每六个月发布一个新版本，并在每个版本中实现一些优化和改进。目前正在开发 3.13 版本，计划在 2023 年 6 月发布。以下是在 3.13 版本中将要实现的一些主要特性：
完成分层编译器（tiered compiler）的设计和实现，包括两个级别：第一级是基于 PEP 659 的自适应优化器（adaptive optimizer），第二级是基于 LLVM 的即时编译器（just-in-time compiler）。第一级优化器负责收集代码执行信息，并根据信息进行一些简单的优化，例如内联缓存（inline caching）、指令专门化（instruction specialization）、循环展开（loop unrolling）等。第二级编译器负责将热点代码编译成机器码，并进行一些复杂的优化，例如常量传播（constant propagation）、死码消除（dead code elimination）、寄存器分配（register allocation）等。
完成静态分析器（static analyzer）的设计和实现，包括两个部分：第一部分是基于 AST 的语法分析器（syntax analyzer），第二部分是基于 CFG 的语义分析器（semantic analyzer）。语法分析器负责将源代码解析成抽象语法树（abstract syntax tree），并进行一些语法层面的优化，例如常量折叠（constant folding）、表达式简化（expression simplification）、语句重排（statement reordering）等。语义分析器负责将抽象语法树转换成控制流图（control flow graph），并进行一些语义层面的优化，例如类型推断（type inference）、变量寿命分析（variable lifetime analysis）、数据流分析（data flow analysis）等。
完成字节码生成器（bytecode generator）的设计和实现，包括两个部分：第一部分是基于 DSL 的指令定义器（instruction definer），第二部分是基于模板的指令生成器（instruction generator）。指令定义器负责使用自定义的 C-like DSL 来定义字节码指令的语义和行为，例如操作数类型、堆栈效果、异常处理、跟踪和检测等。指令生成器负责根据指令定义来生成不同级别编译器所需的代码，例如主解释器（main interpreter）、第二级解释器（tier 2 interpreter）、文档生成器（documentation generator）、元数据生成器（metadata generator）等。
完成内存管理器（memory manager）的设计和实现，包括两个部分：第一部分是基于引用计数（reference counting）的内存分配器（memory allocator），第二部分是基于标记 - 清除（mark-sweep）的垃圾回收器（garbage collector）。内存分配器负责为对象分配和释放内存空间，并维护对象的引用计数。垃圾回收器负责检测和回收循环引用（cyclic reference）造成的内存泄漏。我们将对内存管理器进行一些改进，例如使用子代划分（generational partitioning）、增量扫描（incremental scanning）、弱引用处理（weak reference handling）、池化分配（pooled allocation）等。
完成对象模型和类型系统的设计和实现，包括两个部分：第一部分是基于 PyObject 的对象表示法（object representation），第二部分是基于 PyTypeObject 的类型表示法（type representation）。对象表示法负责定义对象的内存布局和属性，例如引用计数、类型指针、值域等。类型表示法负责定义类型的元数据和方法，例如名称、大小、哈希函数、比较函数、访问函数等。我们将对对象模型和类型系统进行一些改进，例如使用紧凑布局（compact layout）、动态调度（dynamic dispatch）、多重继承（multiple inheritance）、混合类型。