C call specialization misses with `METH_CLASS`, `METH_STATIC` or `METH_COEXIST`
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- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 77.2k
- Forks
- 36k
- Métricas de merge de PRs
- Métricas de PR pendentes
Descrição
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
Guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
Direção de pesquisa
Salve o exemplo fornecido como repro.py e execute-o com PYTHON_JIT=0 no CPython 3.13 ou mais recente para reproduzir os adaptive-counter misses. Leia a especialização citada em Python/specialize.c e as verificações de guard e Tier 2 em Python/bytecodes.c. Está concluído quando ambos os call sites reportarem hit e os testes de regressão de Tier 1 e Tier 2 cobrirem os flags afetados.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- compilers
- Tipo de issue
- Bug
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Status de atividade
- Ativa
- Clareza
- Claramente especificada
- Facilidade para iniciantes
- 35/100