PyPy 2.2 - Incrementalism
We're pleased to announce PyPy 2.2, which targets version 2.7.3 of the Python language. This release main highlight is the introduction of the incremental garbage collector, sponsored by the Raspberry Pi Foundation. This release also contains several bugfixes and performance improvements. You can download the PyPy 2.2 release here: http://pypy.org/download.htmlWe would like to thank our donors for
流行りのJITコンパイラは嫌いですか? — PyPy Advent Calendar 2011 v1.0 documentation
流行りのJITコンパイラは嫌いですか?¶ PyPy Advent Calendar 12/23担当の RYO @ 修論提出1ヶ月前です。 いよいよ明日はクリスマスイブですね。 リア充の方もそうでない方も、当記事に目を留めて頂き誠にありがとうございます。 本記事では、他の皆さんが扱われているような実用的なネタとは異なる PyPyの内側の話、特にPyPyのJITコンパイラに関する話題を扱いたいと思います。 したがって、本記事の情報は業務等の役にはまったく立ちませんのでご容赦願います。 さて、この記事をお読みになっている方々の殆どは、 PyPy = JITのおかげで早くなった事で有名なPythonの処理系 という認識をお持ちだと思います。 確かにこの認識は間違ってはいないのですが、 実はPythonにJITを乗せる事で高速化を図る処理系はPyPyだけではなく、 その殆どがPyPyが今程の有名なも
NumPy on PyPy progress report
Hello. A lot of things happened in March, like pycon. I was also busy doing other things (pictured), so apologies for the late numpy status update. However, a lot of things have happened and numpy continues to be one of the main points of entry for hacking on PyPy. Apologies to all the people whose patches I don't review in timely manner, but seriously, you do a lot of work. This list of changes i
PyPy.js: First Steps
I've been spending a lot of time in JavaScript land lately. It's not totally unexpected – when I first applied for a job with Mozilla, I was warned only semi-jokingly that "they hire all the best Python programmers and then force them to write JavaScript". I've no deep love or hate for it as a language, but JavaScript is pretty interesting to me as a platform, as a kind of runs-everywhere lowest-c
NumPyPy Status
NumPyPy Status: how much of numpy can you use in pypy? Version: 2.7.13 (b7bdc19909d9, Jan 18 2017, 23:00:10) numpy compatibility test results generated by running (in the pypy/numpy repo) numpy/tool/numready/main.py <path-to-latest-pypy> Overall: 541/558 names 149/161 ndarray attributes, 44/48 dtype attributes, 98/134 generic attributes, 29/32 flatiter attributes, 24/28 ufunc attributes, 42/49 ndi
PyPy faster than C on a carefully crafted example
Good day everyone. Recent round of optimizations, especially loop invariant code motion has been very good for small to medium examples. There is work ongoing to make them scale to larger ones, however there are few examples worth showing how well they perform. This one following example, besides getting benefits from loop invariants, also shows a difference between static and dynamic compilation.
PyPy Speed
Plot 1: The above plot represents PyPy3.9 (pypy3.9-jit-64) benchmark times normalized to cpython. Smaller is better. It depends greatly on the type of task being performed. The geometric average of all benchmarks is or times faster than cpython How has PyPy3.9 performance evolved over time? Plot 2: Speedup compared to cpython, using the inverse of the geometric average of normalized times, out of
PyPy Advent Calendar 5日目 - PyPyとCPythonの違いを知ろう - Keep on moving
このエントリは PyPy Advent Calendar 2011 の5日目として書いています. 前日の @cocoatomo さんからバトンを受け取りました。 みなさん、PyPyを楽しまれていますでしょうか。 PyPyはよくCでのPython処理系に比べて早い(こともある)という点 *1 が有名ですが、他に違いはあるのでしょうか？ 本日は実装系としてのPyPyはCPythonとどの辺が違うかを見ていきます。 本家ドキュメント 本家にドキュメントがあります。 Differences between PyPy and CPython 私の方で翻訳中のものはこちらです。1.5のときに翻訳したものなので、最新版には追随できてません。 @cocoatomo さんのところで公開されてましたので参照下さい。 https://bitbucket.org/pypyja/pypy/src/0a428637c
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PyPy Sudden Death Calendar 27日目 - JVM Backend に完敗した件を受けて - プログラマのネタ帳
昨日の PyPy Sudden Death Calendarにて[twitter:@rokujyouhitoma]総帥が挑戦した PyPy の JVM Backend での失敗と、その後の Skype での議論をまとめて一エントリまかなえそうです。 なのでとりあえず書いてみました。 PyPy Sudden Death Calendar 27日目です。 そもそも何で失敗したの? 失敗したときのログはこんな感じ。 (_)ike-no-MacBook-Air% java -jar ./ook-jvm.jar Exception in thread "main" java.lang.VerifyError: (class: pypy/ConstantInit_0, method: constant_init signature: ()V) Expecting to find long on sta
jvmバックエンドに完敗 PyPy Advent Calendar 26日 + 1日目（27日目？） - rokujyouhitoma's blog
まさかのPyPy Advent Calendar 2011 26日 + 1日目（27日目？）。 この記事はaodagさんのpypy cliバックエンドに完敗 aodag's posterousにインスパイヤされて書かれてます。 結論書くとjvmバックエンドに完敗:( 追記 この記事での敗北はid:shomah4aさんが勝利を収めました。 下記がそのまとめ記事です。 PyPy Sudden Death Calendar 27日目 - JVM Backend に完敗した件を受けて プログラマのネタ帳 事前準備 以前、PyPyのRPythonToolChainで実装したOok!を使います。 hg clone https://bitbucket.org/rokujyouhitoma/lang-ook PyPyでOok!を実装してみた。 rokujyouhitomaの日記 RPythonToolCh
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
2019/11/23 JJUG CCC 2019 Fall 「多言語対応の仮想マシンGraalVMが照らす未来」のセッションスライドです。 --- オラクル社からGraalVMというOSSプロダクトが発表され、話題を呼んでいます。GraalVMは、Javaで書かれたJITコンパイラ、Graalを搭載しています。さらに、言語実装用のフレームワークTruffleを提供しており、そのフレームワークを使って実装したJavaScriptやRuby、Pythonなど他の言語を、GraalVMは高いパフォーマンス実行できます。GraalVMを多言語対応の仮想マシンと呼ぶ理由です。加えて、それらすべての言語間で、相互に呼び出しができます。また、ネイティブイメージを作成し、JVMを利用せずにアプリケーションを実行できます。MicronautやQuarkus、Helidonといった最新のフレームワークが、この
Shibu's Diary: PyPyよりも5倍高速な最速のPython処理系
渋日記@shibu.jp 渋川よしきの日記です。ソフトウェア開発とか、ライフハックを中心に記事を書いていきます。 今出張で、サン・フランシスコに来ています。街はもうクリスマスムードで、楽しげな雰囲気がただよっています。期間限定のアイススケートのリンクが公園にできていたり、ngmoco:)のオフィスの入っているビルにもイルミネーションが飾られていたりします。 PyPy advent calendar に参加しています。@aodagからバトンを受け取りました。今日のこのネタはアドベントカレンダーの記事です。 PyPyはご存知でしょうか？その怪しげな(Pythonらしくイヤラシい)名前にもかかわらず、なんだかよく分からないパフォーマンスを叩き出しているPython処理系です。1.6でもすでにCPythonよりも早かったのですが、1.7ではさらに改善されています。 ですが、このPyPyよりも速いP
PyPy - Welcome to PyPy
A fast, compliant alternative implementation of Python Download PyPy What is PyPy ? Documentation (external link) On average, PyPy is 4.8 times faster than CPython 3.7. We currently support python 3.10, 3.9, and 2.7. PyPy (with JIT) benchmark times normalized to CPython. Smaller is better. Based on the geometric average of all benchmarks "... we are avid fans of PyPy and commensurately thankful fo
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