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C call specialization misses with `METH_CLASS`, `METH_STATIC` or `METH_COEXIST`

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type-bug
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
77.2k
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35.9k
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Descripción

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

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Guarda el ejemplo proporcionado como repro.py y ejecútalo con PYTHON_JIT=0 en CPython 3.13 o posterior para reproducir los adaptive-counter misses. Lee la especialización citada en Python/specialize.c y las comprobaciones del guard y de Tier 2 en Python/bytecodes.c. La tarea estará terminada cuando ambos call sites informen hit y las pruebas de regresión de Tier 1 y Tier 2 cubran los flags afectados.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
python
Área
compilers
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Activo
Claridad
Bien especificado
Aptitud para principiantes
35/100

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