Python作为当今最流行的编程语言之一,以其简洁易用和庞大的生态系统吸引了全球数以百万计的开发者。然而,在性能方面,Python的原生实现CPython一直难以与静态编译语言如C++及Go相抗衡。为了解决这一困境,Python社区持续尝试引入即时编译(JIT)技术来提升运行效率,但经过近30个月的努力,Python最新版本中的JIT编译器依然未能显著超越解释器的性能表现。这一现象引发了广泛关注和讨论。Python 3.13于2024年10月正式发布,较为引人注目的是首次集成了实验性JIT编译器功能,用户需在构建CPython时显式启用-enable-experimental-jit选项。初期性能测试数据表明,JIT带来的加速幅度在2%至9%之间,远不及最初预期的显著提升。
更为复杂的是,核心开发者Ken Jin在多次公开发言中指出,JIT的运行速度有时甚至低于解释器,性能表现极为不稳定且依赖诸多因素。究其原因,涉及Python解释器内部的新架构及多层次执行机制。Python 3.13引入了多阶段执行流程,初始使用针对特定字节码优化的Tier 1解释器,热代码路径经过多次执行后会被转换成Tier 2中间表示(IR),该层IR经过JIT编译成机器码以期提升性能。问题在于,Tier 2还存在一个专门用于优化调试的解释器版本,其性能远低于标准解释器。不同基准测试若未区分这一点,结果可能被误解为JIT比解释器慢。此外,Python的性能表现很大程度上依赖于构建工具链的选择。
当使用诸如Clang 20这样的现代编译器构建时,标准解释器的性能优化得以充分发挥,往往压制JIT的相对优势。反而在使用较旧版本如GCC 11的编译环境中,JIT可能显示出与解释器相当甚至略优的效果。团队和资源限制亦是造成进展缓慢的重要因素。Python JIT项目主要由社区驱动,由核心开发者Mark Shannon领头,微软等大型公司曾有支持,但近年来相继撤出。项目曾一度只有一两名开发者参与,直到近来才开始增添人手。尽管Python 3.14预计将于2025年10月发布,但其JIT部分并未引入重大优化,新版本重点改进了代码生成器,整体性能提升依然有限。
展望未来,开发团队对3.15版本抱有谨慎乐观态度,期望能实现个位数百分比的性能增长。Python虽然长期被批评为性能不足,但CPython的持续优化仍在稳步推进。除了JIT,Faster CPython项目引入了多项直接针对解释器的改进措施,例如全局解释器锁(GIL)的可选关闭机制,允许多线程更好地利用多核处理器资源,从而提升并发性能。核心开发者们也公开表示,JIT并非性能提升的灵丹妙药,比起一味追求高级优化,首先应聚焦于解释器本身的加速策略。Python生态庞大且包容多种执行环境,JIT作为其中一个方向,仍需与既有优化并行推进,不断试验和迭代。尽管目前Python JIT编译器的表现仍不尽如人意,但其意义重大,表明社区对提升Python性能的坚定承诺。
即使短期内JIT无法带来革命性改善,积累的技术和经验将为未来奠定坚实基础。随着开发者团队规模的扩大,编译器技术的逐渐成熟,Python有望在保持易用性的同时,缩小与其他语言的性能差距。总结来看,Python JIT项目历经30个月的探索反映出即使是简单易用的语言背后,性能提升涉及极其复杂的技术挑战。理解并接受过程中的波折,关注社区动态和技术路线调整,将使开发者在利用Python时做出更理智的决策,并为推动语言向前发展贡献智慧和力量。 。
