1. 前言

最近我在想一个问题，既然语言的性能和它的编译器 / 解释器有很大的关系，那么是不是对于任何语言，经过适当优化，配上一个完美的编译器，都可以拥有 C 的性能？

所以我打算做一个，如何让 Python 拥有 C 的性能的思想实验。（口嗨罢了，事实上是有人做过这方面的努力的，而且是实际行动上）

2. 虚拟机开销

众所周知，Python 是一个脚本语言，脚本语言和物理机之间隔了一层虚拟机。那么如何去掉这层虚拟机呢？答案当然是用编译器了。（这里的编译器指编译到机器码的编译器）

3. 运行时类型信息

Python 是一个动态类型语言，我们可以任意修改变量的类型，这意味着我们可能无法在编译时确定变量的类型。

例如下面这段程序运行完后，鬼才知道 x 最终类型是 int 还是 float：

x = 1
if input() == "1":
    x = 0.1

那么不确定变量类型有什么问题呢？

第一个影响是，每个值都额外需要一个类型信息，读取这个类型信息是有开销的。

第二个影响是编译器 / 解释器做不到对类型未知的变量进行优化。一个简单的例子是，如果 x 是无符号整型，那么 x *= 2 可以优化为 x <<= 1。

所以我的解决方法是，让编译器读取类型标注（typing），并对违反类型标注的行为报 warning。

x: int = 1
if input() == "1":
    x = 0.1  # warning

4. 解引用开销

Python 的所有变量都是放在堆上的。解引用开销，其实就是每次访问一个变量都要通过引用（指针）间接地访问，相比于直接访问肯定是慢一点了。

我们知道，变量防在栈上的一个要求就是，这个变量是定长的（字节数固定）。这个好办，由于我们刚刚确定了变量的类型，定长也就呼之欲出了。（这里不包括 list 等不定长类型）

5. GC 开销

什么是 GC（Garbage Collection, 垃圾回收）？就是指一个变量诞生在堆上后，不需要人为把它释放掉，GC 来帮我们释放。

这个东西给程序员提供了很大的便利，只可惜我的目标是把 Python 优化成 C，因此这个“完美的编译器”必须在一定条件下编译出不带 GC 的程序。

受 C++ 的 RAII 和 Rust 所有权机制的影响，我觉得可以通过约束程序员的代码来实现所有权。

1. 一个数据被一个变量独占（即所有权）
2. 用弱引用（weakref）来实现借用
3. 移动语义可以这么写：a = b; del b;
4. 一个数据离开作用域后被释放（在 Python 中是函数作用域）

我要求，如果一个程序严格遵循 RAII，那么编译器必须编译出无 GC 的程序；反之编译器编译出带 GC 的程序。（这个编译器太智能了）

6. 动态属性开销

Python 允许对象动态添加、删除属性。为了实现动态属性，其实对象内置了一个哈希表（__dict__）。

哈希表的开销不言而喻。我们首先要声明对象的 __slots__，这样禁止了添加属性的行为。其次只能用 foo.bar 的方式访问属性，这样给了编译器优化的空间，优化成 C 不是梦想。

既然说到对象，继承也很有问题，不过这方面我了解太少就略过了。（有一说一，C 语言没有继承，要不把这个功能砍了？）

7. 一些细节

之前说的其实都是“大道理”，在细节上还需要的优化太多了。

第一个是 int 是没有范围的，相比与 C 的 32 位整数来说，是有一定开销的。因此为了让 int 装作自己是 32 位整数，可以让它每次修改后断言一下。

x: int = int(input())
assert -(1 << 31) <= x < (1 << 31)
x += 10
assert -(1 << 31) <= x < (1 << 31)

这段话就基本等价于 C 语言的：

int32_t x;
scanf("%d", &x);
x += 10;

第二个是定长的数组，这个很好办，只要在初始化之后不出现修改数组长度的操作即可。

第三个是 Python 定义了很多异常，而在 C 里很多属于未定义行为（比如数组越界），不得不背离 Python 标准来提高性能了。

8. 总结

写了好多，大致理了一遍脚本语言和 C/C++ 的区别。

经过一系列改造，Python 也许就能有 C 的性能了。不过就算有这么一个“完美的编译器”，直接上 C++/Rust 等语言它不香吗？

以上。