Parallelize deepfreeze.py
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- build-system
Línea de trabajo
Comienza con Python/deepfreeze/deepfreeze.py y los comandos de build mostrados en el issue; después, sigue el proceso mediante el cual se genera Python/deepfreeze/deepfreeze.c. Evalúa las salidas .inc propuestas para cada entrada y las reglas de build. Se considera terminado cuando deepfreezing puede usar varios núcleos, producir la salida deepfreeze.c requerida y conservar el flujo de build actual.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Feature or enhancement
I propose to parallelize deepfreezing to speed up compile time for core devs.
Pitch
deepfreezing / deepfreeze.py is a choke point for building CPython. Deepfreezing happens very late in the build process and takes considerable amount of time, especially for pydebug builds. Deepfreezing is a single process and does not benefit from multiple cores. Every build that touches a core file will result in re-freezing. On my system and with ccache populates, make spends between 60 to 75% time just in deepfreeze.py for debug builds. For regular builds it's about 25-30% of total build time.
$ ./configure -C --with-pydebug
$ make clean
$ time make
real 0m9,339s
user 0m13,630s
sys 0m2,657s
$ rm Python/deepfreeze/deepfreeze.c
$ time make Python/deepfreeze/deepfreeze.c
real 0m7,267s
user 0m7,033s
sys 0m0,204s
The process can be parallelized. One possible solution is to split the work. For each input module create a make rule that outputs an inc file, e.g. Python/deepfreeze/"importlib._bootstrap.inc. An another rules creates deepfreeze.c with #include "importlib._bootstrap.inc, ... This keeps all code in one object file.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 77.2k
- Forks
- 36k
- Merge medio
- 1 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 558
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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