私たちは、PyPy1.6のリリースを発表できることを嬉しく思います。このリリースでは、多くのバグ修正と1.5以上のパフォーマンスの向上をもたらし、Windows32とOS X 64bitのサポートの向上をします。このバージョンでは、Python2.7.1を完全に実装し、CPythonのC拡張読み込みをベータレベルサポートしています。ここからダウンロードできます。
PyPyとは？
PyPyは、非常に準拠しているPythonインタプリタであり、ほぼ、簡単にCPython2.7.1を代替できます。それはトレーシングJITコンパイラを統合しているため、高速です。（pypy1.6とCPython2.6.2のパフォーマンス比較）
このリリースでは、x86マシンで実行しているLinuxの64/32または、Mac OS Xがサポートされています。Windows 32はベータです（ほぼ動作しますが、多くの小さな問題はこれまで修正されていません）
このリリースの主なトピックは、スピードと安定性です: 私たちのベンチマークスイートの平均において、PyPy1.6は既に私たちのベンチマークではCPythonより高速なPyPy1.5より20%から30%速いです。
速度の改善はPyPyを構成する多くの層を最適化することで実現しました。
とりわけ、私たちはガーベージコレクタ、JITのウォームアップ時間、JITによって実行される最適化、生成されたマシンコードの品質とPythonインタプリタの実装を改善しました。
ハイライト
- 多数のパフォーマンス向上は、全体にかなりのスピードアップをもたらします:
- 非常に大きなオブジェクトや配列を扱う時のGCの振る舞い。
- fast ctypes:現在呼ばれるctypes関数はJITによって最適化され、PyPy1.5より60倍高速で、CPythonより10倍高速である。
- ジェネレータの改良(1): 単純なジェネレータは現在、ループ呼出しをインライン展開しており、PyPy1.5より3.5倍高速化し、パフォーマンスアップしました。
- ジェネレータの改良(2): 他の最適化のおかげで、ジェネレータはインライン化されてなくともPyPy1.5より10%から20%速いです。
- JITの高速なウォームアップ時間。
- single floatのJITサポート (e.g., for array('f'))。
- 最適化された辞書: 辞書の内部表現は、現在、動的に保存されているオブジェクトの種類に応じて適宜選択します。高速なコードと小さなメモリフットプリントの結果です。例えば、キーがすべて文字列、またはすべて整数である辞書。 他の辞書でもバグ修正のため、より小さくなります。
- これはあなたのPythonコードがJITによってコンパイルされアセンブリまで落とし込まれたものを確認するウェブベースツールであるJitViewerを含む最初の公式リリースです。
jitviewer 0.1は既にリリースされておりPyPy1.6でうまく動いています。 - CPythonの拡張モジュールAPIが改善され、より多くの拡張機能をサポートしています。何がサポートされているかの情報については、私たちの互換性wikiを参照してください。
- マルチバイトエンコーディングのサポート：これはCPythonが原因となって残っていた最後の領域でした。しかし、今私たちはそれを完全にサポートしています。
- numpyのための準備的サポート：このリリースでは、PyPy JITと統合された非常に高速なnumpyのモジュールのプレビューが含まれています。残念ながら、これは、あなたが既存のnumpyのプログラムを作って、PyPyでそれの実行を期待できるということを意味するものではありません。なぜならば、モジュールはまだ未完成であり、numpyAPIのいくつかをサポートしているためです。しかしながら、いくつかの詳細を除いて、その仕組は非常に高速でなければなりません:-)
- バグ修正: 1.5リリース以来、私たちはバグトラッカーにある53のバグを修正しました。私たちが発見し、バグトラッカー以外の経路を介して報告された多くののバグはカウントしていません。
喝采を贈る
Hakan Ardo, Carl Friedrich Bolz, Laura Creighton, Antonio Cuni, Maciej Fijalkowski, Amaury Forgeot d'Arc, Alex Gaynor, Armin Rigo とPyPyチームへ
（原文：Posted by Maciej Fijalkowski）
（翻訳：Tohru Ike）
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