Python中新JIT功能介绍
内容提要
2023年12月下旬，CPython核心开发人员Brandt Bucher向Python 3.13分支提交了一个添加JIT编译器的请求。JIT是一种按需编译的设计，可以在代码第一次运行时进行编译。初步基准测试显示性能提高了5-9%。
延伸解读
复制-补丁 JIT 的取舍
文章指出，复制-补丁 JIT 将字节码对应的机器码模板拼接并修补参数，实现比完整 JIT 更简单、内存占用更少。完整 JIT 需将字节码编译为中间语言再生成机器码，过程缓慢且内存开销大，例如基于 Java 的 Python JIT 启动时间可能长 100 倍。复制-补丁方案避免了在运行时运行复杂编译器架构，但优化机会有限，性能提升目前仅 5-9%。
当前 JIT 的触发条件与局限
根据文章，目前 JIT 仅在函数包含 JUMP_BACKWARD 操作码（用于 while 语句）时才会被使用，未来会改变。这意味着循环结构可能受益，但其他代码路径尚未覆盖。此外，JIT 需在编译 CPython 时通过 --enable-experimental-jit 标志启用，普通用户默认无法使用。初步基准测试显示性能提高 5-9%，但这是早期数据，实际效果可能因代码模式而异。
与 Python 3.11 自适应解释器的关系
文章将新 JIT 描述为自 Python 3.11 自适应解释器以来对 CPython 的最大更改之一，两者均来自 Brandt Bucher。自适应解释器是优化方向的一步，但文章认为 Python 需要走得更远才能实现性能阶跃变化。新 JIT 通过扩展 API 允许发现可插拔优化器，本身是可选优化器，未来可能成为默认。这显示 CPython 在保持解释器架构的同时，逐步引入更激进的优化手段。
Q&A
Python 3.13 计划加入的 JIT 编译器是什么？
Python 3.13 计划加入的 JIT 编译器是一种按需编译的设计，在代码第一次运行时进行编译。它由 CPython 核心开发人员 Brandt Bucher 于 2023 年 12 月提交，是自 Python 3.11 以来对 CPython 解释器的最大更改之一。
Python 3.13 的 JIT 编译器采用什么技术？
它采用复制和补丁（copy-and-patch）JIT 技术。该技术将字节码转换为机器码模板，并在运行时填补参数，从而生成可执行的机器码。
复制和补丁 JIT 相比完整 JIT 有什么优点？
复制和补丁 JIT 实现更简单，内存占用更少。它不需要在运行时运行复杂的 JIT 编译器架构，只需在编译 CPython 时使用 LLVM 工具生成模板，避免了完整 JIT 编译成 IL 再编译成机器码的缓慢过程和大量内存消耗。
如何启用 Python 3.13 的实验性 JIT？
在从源代码编译 CPython 时，可以在 configure 脚本中提供 --enable-experimental-jit 标志来启用 JIT。
新的 JIT 编译器能带来多少性能提升？
初步基准测试显示性能提高了 5-9%。
新的 JIT 编译器目前有什么使用限制？
目前，只有在函数包含 JUMP_BACKWARD 操作码（用于 while 语句）时才会使用 JIT，但未来会改变。
