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Python 3.14 及其新的 JIT 编译器
技术概述和一些基准Python 3.14 及其新的 JIT 编译器首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学标志着世界上最流行的编程语言发展过程中的一个重要点。虽然 Python 长期以来因其可读性和庞大的生态系统而闻名，但其执行速度却常常是“房间里的大象”。
随着 3.14 的到来，CPython 核心开发团队交付的不是一项，而是两项近期最受期待的功能。
GIL 的结尾
我之前写过这个。如果您需要的话，现在 Python 中提供了真正的并发性。如果您想了解有关无 GIL Python 的更多详细信息，我将在最后留下我的文章的链接。
即时 (JIT) 编译器
这个实验性功能现在直接捆绑在官方安装程序中，这也是我们将在这里重点关注的内容。这是 Python 核心团队和其他人多年来进行架构准备的结果，旨在使 Python“默认更快”，同时又不破坏为从数据科学到 Web 后端的一切提供支持的 C 扩展生态系统。
在本文中，我们将揭开新 JIT 的面纱，探讨它与以前的优化工作有何不同，并介绍一些基准测试方法，以帮助您决定是否是时候在工作负载上尝试 JIT。
什么是 Python 的新即时 (JIT) 编译器？
要理解 3.14 JIT，我们需要了解 Python 传统上如何运行。标准 Python (CPython) 是一种解释性语言。当您运行脚本时，您的代码将被编译为字节码，这是 CPython 虚拟机执行的一组指令。
JIT 改变了这个流程。 JIT 不是简单地逐行解释字节码，而是监视代码的哪些部分执行最频繁（“热”路径）。当函数或循环被视为“热”时，JIT 会将字节码转换为本机机器代码（CPU 理解的指令）。然后，下次调用该代码时，无需解释。相反，它只是按原样运行。这可以极大地节省时间，我们稍后会看到。