C call specialization misses with `METH_CLASS`, `METH_STATIC` or `METH_COEXIST`
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- Vorherrschende Sprache
- Python
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- PR-Merge-Kennzahlen
- PR-Kennzahlen ausstehend
Beschreibung
Bug report
Bug description:
The specializer ignores METH_CLASS, METH_STATIC and METH_COEXIST when selecting a specialized C-call instruction, but the corresponding flag guards compare all flags. Affected calls fail these guards and fall back to generic CALL, even after repeated specialization. Return values are correct.
Save this as repro.py and run PYTHON_JIT=0 python repro.py with CPython 3.13 or newer:
import dis
import math
def counter(f):
call = [i for i in dis.get_instructions(f, adaptive=True)
if i.baseopname == "CALL"][-1]
cache = {name: data for name, _, data in call.cache_info}
return call.opname, cache["counter"]
def control():
math.gcd(4, 6)
def affected():
dict.fromkeys((), None)
for f in control, affected:
for _ in range(100):
f()
before = counter(f)
for _ in range(10):
f()
print(f.__name__, before[0], "hit" if counter(f) == before else "miss")
Output from an unpatched Linux build of 5539c2a5437 (3.16.0a0):
control CALL_BUILTIN_FAST hit
affected CALL_BUILTIN_FAST miss
Both call sites should report hit. The example detects misses by comparing the adaptive counter before and after ten calls.
For dict.fromkeys, the specializer masks out METH_CLASS and selects CALL_BUILTIN_FAST, but its guard requires exactly METH_FASTCALL. The actual flags are METH_FASTCALL | METH_CLASS. The method-descriptor guards and corresponding Tier 2 optimizer checks have the same mismatch.
I also reproduced the issue on Linux with CPython 3.13.14, 3.14.7, 3.14.7 free-threaded and 3.15.0rc2.
More cases, pystats results, timing measurements and source analysis.
I have a patch with Tier 1 and Tier 2 regression tests and will open a PR.
CPython versions tested on:
CPython main branch
Operating systems tested on:
Linux
Linked PRs
- gh-157834
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Speichere das bereitgestellte Beispiel als repro.py und führe es mit PYTHON_JIT=0 auf CPython 3.13 oder neuer aus, um die adaptive-counter misses zu reproduzieren. Lies die zitierte Spezialisierung in Python/specialize.c sowie die Guard- und Tier-2-Prüfungen in Python/bytecodes.c. Fertig ist die Aufgabe, wenn beide Call-Sites hit melden und Tier-1- und Tier-2-Regressionstests die betroffenen flags abdecken.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- compilers
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Aktiv
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100