Faster CPython 远未达到预期

我自己的的代码主要用了 coolprop 和 scipy 这两个库，用 Spyder 的性能分析测，从 3.8 升级到 3.11 还给慢了 10%以上。

接 1 楼。
虽然库背后的 c/fortran 代码没变，但想着其他部分的 python 逻辑能快一点是一点。没想到还变慢了…

想起来那句吐槽的话，“给母猪化妆”。 术业有专攻，有擅长的也有不擅长的。Python 这个速度在动态语言里面已经不算慢了吧

@qW7bo2FbzbC0 动态也垫底，v2 之前也有不少人发过 benchmark ，julia 也是动态，性能差不多是 python 的 50 倍

为什么 python 会这么慢，语言设计的原因吗，还不如都转 js 呢，语法还更舒服一点

谢谢 OP 的消息

我看了帖子才知道还有这么个项目。而且他们的 ideas repository 好像只有“内容”？程序是改在他们对 cpython 的 fork 上的吗？

@julyclyde 这个项目的发起人就是 Python 的作者，相当于给 CPython 拉投资 。他们改动的就是官方的 CPython 。
Python 的速度在脚本语言里也算慢的。以前说 Ruby 慢，Python 比 Ruby 还慢。
CPython 最大的好处还是 C 扩展比较好写。特别是 PyO3 出来后，用 Rust 写扩展很舒服。

欠债太多了，得慢慢补
其实 4 年提升 5 倍这个对比 python 的 base 不算离谱，但是每年 50%就完全是拍脑袋，为了 ppt 好看

预计 3.12 推出的 Tier 2 优化 trace optimizer （ specializing adaptive 是 Tier 1 ）延期了[link]( https://github.com/faster-cpython/ideas/wiki/Python-3.12-Goals)。距离 Beta 1 还有两个月时间，目前看来 3.12 的优化没啥大的变化，大概从 1.25x 涨到了 1.30x 。

3.12 的新的特性 /功能：
* PEP-684 Per-interpreter GIL 。但是没有 channel ，缺少能在不同 subintepreter 高效移动 /复制对象的方法，估计需要用户自己用 shared memory 撸轮子。并不像 Go 的 goroutine 那么丝滑，不过也算是有趣的尝试，指不定哪个大神就搞出新的玩法。
* PEP-683 Immortal Objects 。目前看来对性能影响不大，甚至有一定性能损耗。
* register-based interpreter 。之前讨论得很火，但是现在没啥进展（理论上大概是 5%的性能提升？）。估计 3.12 没戏
* nogil 。虽然 Sam 开了一个新的 nogil3.12 库，不过目前 PEP 和讨论都没啥进展，并且和 Eric 的 Per-intepreter GIL 存在一定程度上的冲突。估计 3.12 没戏

Faster Python 计划理论上 3.12 应该要达到 2.25x 的性能提升，目前看来这个版本会是个画的大饼，就看 PyCon 2023 能不能有啥新闻了。