Faster Python, beyond semantic interposition
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- docker, python
- 領域
- devops, performance
調査の方向性
まず、issue に記載されている Fedora、Ubuntu、Debian slim、Conda-Forge の各イメージで、Docker と Podman を使って報告された pystone の結果を再現します。これらの実行間で異なる Python ランタイムとイメージの条件を比較します。具体的かつ再現可能な性能差の原因を特定し、実行可能な改善策を文書化できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
#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.
- 主要言語
- Dockerfile
- スター
- 2.8k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 3日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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