Pyston

大家好，我非常激动宣布 Pyston，这是一个正在由 Dropbox 开发的开源 Python 解释器。 这个项目的目标是产生一个高性能的 Python 解释器，使 Python 也能用于那些被如 C++ 这样的传统系统语言占据的领域。 在 Dropbox ，我们热爱 Python ，尝试用它来做一切可以做的事情。然而随着规模的的变大和要处理的问题越来越多，我们开始发现继续使用 Python 而要

最近，我一直在思考Pyston中对并行的支持 —— 这在我的“愿望清单”里待了很长一段时间。CPython中的并行状态是个痛点，因为GIL(“全局解释锁”)基本上是强制单线程执行的。应当指出的是，GIL并非CPython特有的：其他实现，例如PyPy，也有(虽然PyPy有他们自己的STM努力来摆脱它)，而其他语言运行时也有。从技术上讲，GIL是实现的一个特性，而不是一种语言，因此看起来，实现应该可

 让Python又快速又稳定的方法是什么？这个问题的答案，取决于你问的是谁。 如果是迅速成长的Pyston项目的创始人Dropbox，那么选择将会是从目前的Python着手，优化它的速度。如果是PyPy，那么选择就是更加Python的方式，用Python本身实现，加快它的速度。 两个项目相互竞争，让Python速度更快并不是一件坏事。事实上，这还可以让用户自己选择适合他们的方式。 发展情况 P

几年前，我曾经参与过 Pyston的开发。Pyston 是 Dropbox 对 Python JIT 的又一次尝试。 和其他一些 Python JIT 尝试一样，Pyston 的第一次尝试也失败了。 不过现在 Pyston v2 将尝试一种新的方式。 以前的 JIT 方式 在介绍新的方式之前，先回顾一下已有的 JIT。具体来说，之前的 Python JIT都遵循着一种模式：把 Python 源码翻

我得到了一个卡尺基准，如下所示：

例如，一个方法中有10000次循环。当它运行1000次时，backedge\u计数器触发JIT编译。解释器继续执行。当它循环4000次时，JIT编译完成。 我的问题是，剩余的6000次是如何由解释器执行的，还是如何执行本机代码？或者在下次调用此方法之前不会执行本机代码？下次调用此方法时会发生什么？

我需要一个简单的FIFO实现的队列来存储一堆整数(我不介意它是泛型实现)。 在或Trove/Guava库中已经为我烘焙了什么？

问题内容： 我有一个内存限制的队列，其中多个线程将对象排队。通常，应该由处理队列中项目的单个读取器线程清空队列。 但是，队列可能已满。在这种情况下，我想将磁盘上的所有其他项保留在磁盘上，这将由另一个后台读取器线程处理，该线程将扫描目录中的此类文件并处理这些文件中的条目。我熟悉Active MQ，但是更喜欢轻量级的解决方案。如果未严格遵循“ FIFO”，则可以（因为保留的条目可能会乱序处理）。 有没

本文向大家介绍基于promise.js实现nodejs的promises库，包括了基于promise.js实现nodejs的promises库的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 今天从GIT源码库中下载了promise.js，发现该源码是基于Web前端JavaScript写的，并不能直接用于nodejs。还好代码不是很多，也不是很复杂。经过分析整合，将其实现为nodejs的一个框架，代码如下

本文向大家介绍Anaconda2下实现Python2.7和Python3.5的共存方法，包括了Anaconda2下实现Python2.7和Python3.5的共存方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Anaconda 本质上是一个软件发行版，包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 500 MB），