- •Об авторе
- •О группе редакторов
- •Предисловие
- •Введение
- •Как использовать эту книгу
- •Загрузка исходного кода CPython
- •Что в исходном коде?
- •Настройка среды разработки
- •IDE или редактор?
- •Настройка Visual Studio
- •Настройка Visual Studio Code
- •Настройка Vim
- •Выводы
- •Компиляция CPython
- •Компиляция CPython на macOS
- •Компиляция CPython на Linux
- •Установка специализированной версии
- •Знакомство с Make
- •Make-цели CPython
- •Компиляция CPython на Windows
- •Профильная оптимизация
- •Выводы
- •Грамматика и язык Python
- •Спецификация языка Python
- •Генератор парсеров
- •Повторное генерирование грамматики
- •Выводы
- •Конфигурация и ввод
- •Конфигурация состояния
- •Структура данных конфигурации среды выполнения
- •Конфигурация сборки
- •Сборка модуля из входных данных
- •Выводы
- •Генерирование конкретного синтаксического дерева
- •Парсер/токенизатор CPython
- •Абстрактные синтаксические деревья
- •Важные термины
- •Пример: добавление оператора «почти равно»
- •Выводы
- •Компилятор
- •Исходные файлы
- •Важные термины
- •Создание экземпляра компилятора
- •Флаги будущей функциональности и флаги компилятора
- •Таблицы символических имен
- •Основная компиляция
- •Ассемблер
- •Создание объекта кода
- •Использование Instaviz для вывода объекта кода
- •Пример: реализация оператора «почти равно»
- •Выводы
- •Цикл вычисления
- •Исходные файлы
- •Важные термины
- •Построение состояния потока
- •Построение объектов кадров
- •Выполнение кадра
- •Стек значений
- •Пример: добавление элемента в список
- •Выводы
- •Управление памятью
- •Выделение памяти в C
- •Проектирование системы управления памятью Python
- •Аллокаторы памяти CPython
- •Область выделения объектной памяти и PyMem
- •Область выделения сырой памяти
- •Нестандартные области выделения памяти
- •Санитайзеры выделенной памяти
- •Арена памяти PyArena
- •Подсчет ссылок
- •Сборка мусора
- •Выводы
- •Параллелизм и конкурентность
- •Модели параллелизма и конкурентности
- •Структура процесса
- •Многопроцессорный параллелизм
- •Многопоточность
- •Асинхронное программирование
- •Генераторы
- •Сопрограммы
- •Асинхронные генераторы
- •Субинтерпретаторы
- •Выводы
- •Объекты и типы
- •Примеры этой главы
- •Встроенные типы
- •Типы объектов
- •Тип type
- •Типы bool и long
- •Тип строки Юникода
- •Словари
- •Выводы
- •Стандартная библиотека
- •Модули Python
- •Модули Python и C
- •Набор тестов
- •Запуск набора тестов в Windows
- •Запуск набора тестов в Linux или macOS
- •Флаги тестирования
- •Запуск конкретных тестов
- •Модули тестирования
- •Вспомогательные средства тестирования
- •Выводы
- •Отладка
- •Обработчик сбоев
- •Компиляция поддержки отладки
- •LLDB для macOS
- •Отладчик Visual Studio
- •Отладчик CLion
- •Выводы
- •Бенчмаркинг, профилирование и трассировка
- •Использование timeit для микробенчмарка
- •Использование набора тестов производительности Python
- •Профилирование кода Python с использованием cProfile
- •Выводы
- •Что дальше?
- •Создание расширений C для CPython
- •Улучшение приложений Python
- •Участие в проекте CPython
- •Дальнейшее обучение
- •Препроцессор C
- •Базовый синтаксис C
- •Выводы
- •Благодарности
Выводы 287
ПРИМЕЧАНИЕ
lookupdict() — одна из нескольких hot-функций в исходном коде CPython:
Атрибут hot сообщает компилятору,что функция является горячей точкой скомпилированной программы. Такая функция оптимизи руется более агрессивно, и на многих целевых платформах она помещается в специальный подраздел раздела text, чтобы все hot-функции располагались поблизости друг от друга, повышая эффективность пространственной локальности данных.
— Документация GCC,«Common Function Attributes»
Данная возможность характерна для компиляторов GNU C,но при ком пиляции с PGO1 эта функция с большой вероятностью будет оптимизи рована компилятором автоматически.
ВЫВОДЫ
Мы рассмотрели реализацию некоторых встроенных типов. Теперь вы готовы к исследованию других типов.
При изучении классов Python важно помнить, что существуют встроенные типы, написанные на C, и классы на Python или C, наследующиеся от этих типов.
В некоторых библиотеках типы тоже написаны на C (вместо того, чтобы наследоваться от встроенных). Один из примеров — NumPy, библиотека для работы с числовыми массивами. Тип nparray написан на C, он чрезвычайно эффективен и производителен. В следующей главе мы рассмотрим классы и функции, определенные в стандартной библиотеке.
1 Профильная оптимизация. — Примеч. пер.
Книги для программистов: https://t.me/booksforits