TGViewer
Zen of Python Zen of Python @zen_of_python · 18.9K subscribers
Post #4800 4.67K
В Python-сообществе обсуждают свежий PEP 831 под названием «Frame Pointers Everywhere». Авторы предлагают начиная с Python 3.15 по умолчанию собирать CPython и все Си/Rust-расширения с включёнными указателями фреймов (frame pointers).

Зачем это нужно?

Исторически компиляторы (GCC/Clang) для оптимизации вырезают указатели фреймов, освобождая один регистр процессора для вычислений. Проблема в том, что без этих указателей внешние профайлеры (perf, py-spy) и eBPF-тулы не могут нормально размотать стек вызовов. Вы пытаетесь понять, почему тормозит ваш бэкенд, открываете flame-граф, а там вместо нормального трейса — обрывки сишных функций и сломанный стек.

PEP 831 предлагает добавлять флаги --fno-omit-frame-pointer --mno-omit-leaf-frame-pointer при сборке как самого интерпретатора, так и всех сторонних пакетов, которые компилируются через sysconfig.

Главные тезисы предложения:

Системная наблюдаемость из коробки. Любые профилировщики смогут строить идеальные flame-графы для Python-процессов без костылей.

Нужна поддержка всей экосистемы. Цепочка фреймов работает только если все звенья (CPython, ваши C-экстеншены, библиотеки на Rust) собраны с флагами. Одна библиотека без указателей, и трейс ломается для всего процесса.

Производительность почти не страдает. Авторы замерили падение производительности: в среднем оно составляет менее 2%. А на задачах, сильно нагружающих eval-loop, код парадоксальным образом работает даже на 1–2% быстрее из-за лучшего распределения инструкций в кэше процессора.

Уже протестировано в бою. Все бинарники python-build-standalone (которые под капотом использует тот же uv) уже давно собираются с этими флагами. То есть половина современного питона уже работает с frame pointers, PEP просто хочет сделать это официальным стандартом.

Для тех, кому нужен каждый процент перформанса (например, в жёстком числовом дробилове), оставят флаг --without-frame-pointers при сборке интерпретатора. На Windows изменения никак не повлияют, там механизм размотки стека работает иначе и проблем с профайлингом нет.

Метрики по производительности на скрине.

@zen_of_python (теперь в VK и Max)
  • ❤ 7
  • ✍ 4
More from @zen_of_python
  1. Sep 20, 2026Как collections.deque хранит элементы блоками У deque два конца, поэтому легко представить…
  2. Sep 20, 2026Что ускоряет django-msgspec в Django и где он расходится с json django-msgspec заменяет ко…
  3. Sep 20, 2026Почему миллион чисел в Python занимает 35 МБ Список из миллиона целых, которые помещаются…
  4. Sep 19, 2026Как перевести Python-сервер MCP с FastMCP на SDK 2.x Свежая установка зависимостей сломала…
  5. Sep 19, 2026Как кэшировать методы чужого Python-клиента Если библиотечный клиент нельзя менять, его ме…
  6. Sep 19, 2026Где заканчивается ускорение NumPy и что выбрать дальше Векторизация выполняет цикл низкоур…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →