Faster Python, beyond semantic interposition
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評估
- 難度
- 5/5
- 預估耗時
- 一週以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- docker, python
- 領域
- devops, performance
研究方向
首先，使用 Docker 和 Podman，在 issue 中列出的 Fedora、Ubuntu、Debian slim 和 Conda-Forge 映像上重現回報的 pystone 結果。比較這些執行之間不同的 Python 執行階段與映像條件。找出效能差距的特定且可重現原因，並記錄一項可執行的改進，即視為完成。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
#501 has a useful suggestion for speeding up Python by ~20%. After that's done, it's actually possible to do better.
Host is Fedora 33. All tests were run with Python 3.9.
On host:
- Fedora's Python gives 200K pystone/sec.
- Conda-Forge Python gives 240K pystone/sec.
Running inside Docker 20.04 (cgroups v2 enabled):
- fedora:33 gives 173K pystone/sec.
- python:3.9-slim-buster, I get 169K pystone/sec.
- ubuntu:20.04 (no shared library): 183K pystone/sec.
- continuumio/miniconda3 with Python from Conda-Forge: 189K/sec
I am mystified why things are so much slower inside Docker. Some of this is clearly not because of the image, but the runtime. But notice the Ubuntu image is definitely faster.
With podman:
- python:3.9-slim-buster: 204K/sec
- continuumio/miniconda3 with Python from Conda-Forge: 230K/sec
Note that the Anaconda (default Conda) Python 3.9 does not appear faster, it's specifically whatever Conda-Forge does. I am trying to figure that out.
- 主要語言
- Dockerfile
- 星號
- 2.8k
- 分支
- 1.1k
- 平均合併
- 3 天 1 小時
- 30 天內合併 PR
- 1
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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