Improve performance by using reference stealing methods

Description

Feature or enhancement

Proposal:

We can improve performance of cpython by using stealing methods (_PyList_AppendTakeRef, _PyDict_SetItem_Take2, PyTuple_FromPairSteal etc.) instead of the normal ones. Using stealing methods we typically avoid an incref/decref pair and sometimes error handling is simplified. We should only make changes where it makes a performance impact, the code is not more complex and the modules or methods affected are performance critical.

A list of possible cases (there might be more).

Location	Module / context	Helper
`Modules/_csv.c:688`	csv reader, per field	`_PyList_AppendTakeRef`
`Modules/pyexpat.c:472`	pyexpat StartElement, per attribute	`_PyDict_SetItem_Take2`
`Modules/_elementtree.c:3351`	ElementTree C accel attrib dict	`_PyDict_SetItem_Take2`
`Modules/_io/bytesio.c:577`	io.BytesIO.readlines	`_PyList_AppendTakeRef`
`Modules/_io/iobase.c:756`	io.IOBase.readlines (generic)	`_PyList_AppendTakeRef`
`Objects/frameobject.c:639 & 658`	frame f_locals / `vars()` / tracing	`_PyList_AppendTakeRef`
`Modules/_pickle.c:5138`	pickle Pickler memo copy	`_PyDict_SetItem_Take2`
`Modules/_io/textio.c:2337 & 2343`	io.TextIOWrapper readline (multi-chunk)	`_PyList_AppendTakeRef`
`Modules/_asynciomodule.c:1213`	asyncio future done-callback compaction	`_PyList_AppendTakeRef`

Update: Most cases already have an open PR, for new ones please open a separate issue.

Linked PRs

gh-150943
gh-150945
gh-150995
gh-151002
gh-151062
gh-151209
gh-151608
gh-153013
gh-154860
gh-155171
gh-155304
gh-155922
gh-155940
gh-155957
gh-156055
gh-156199

Par où commencer

Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.

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Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Piste de recherche

Examinez les emplacements C indiqués, notamment Modules/_csv.c, Modules/pyexpat.c, Modules/_elementtree.c ainsi que les fichiers de _io, Objects, _pickle et _asynciomodule. Vérifiez d’abord les PRs liés afin de voir quels cas sont déjà couverts ; tout travail restant doit être réparti dans une issue distincte et ciblée, avec les tests de performance pertinents. Le travail est considéré comme terminé lorsqu’un cas sélectionné et critique pour les performances est modifié sans ajouter de complexité, et que son comportement et ses performances sont vérifiés.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique

c, python

Domaine

backend

Type d'issue

Fonctionnalité

Difficulté

4/5

Temps estimé

3-5 jours

Activité

À l'abandon

Clarté

À clarifier

Accessibilité débutants

25/100