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Share Python en español #11: Tertulia 2020-12-15
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Python en español #11: Tertulia 2020-12-15
Más de lo que nunca quisiste aprender sobre JIT, guardas y especialización https://podcast.jcea.es/python/11
En lo que sigue, cuando se habla de CPython, se refiere al
intérprete de referencia de Python, que está escrito en lenguaje
C: https://www.python.org/downloads/.
Participantes:
Eduardo Castro, email:
[email protected]. Conectando desde A
Guarda.
Jesús Cea, email: [email protected], twitter:
@jcea, https://blog.jcea.es/,
https://www.jcea.es/. Conectando desde Madrid.
Javier, conectando desde Madrid.
Víctor Ramírez, twitter: @virako,
programador python y amante de vim, conectando desde Huelva.
Miguel Sánchez, email:
[email protected], conectando desde
Canarias.
Audio editado por Pablo Gómez, twitter:
@julebek.
La música de la entrada y la salida es "Lightning Bugs", de Jason
Shaw. Publicada en https://audionautix.com/ con licencia
- Creative Commons Attribution 4.0 International
License.
[00:52] Aviso de que se está grabando. Temas legales.
[01:52] Valor de publicar estos audios y las dificultades para
hacerlo.
[02:42] Métodos mágicos:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0487/.
[04:12] Problemas con PIP 20.3.2:
https://github.com/pypa/pip/issues/9284.
[05:52] ¿Actualizar a la última versión o esperar?
Poder "echar atrás" fácil.
Acumular cambios pendientes es deuda técnica.
[10:42] Google caído
https://www.theguardian.com/technology/2020/dec/14/google-suffers-worldwide-outage-with-gmail-youtube-and-other-services-down.
[11:02] Generación de wheels en varios sistemas:
https://pythonwheels.com/.
auditwheel: https://pypi.org/project/auditwheel/.
¿Generación de Wheels en Microsoft Windows?
[13:12] Caché local de PIP https://pip.pypa.io/en/stable/.
[14:17] Event Sourcing
https://dev.to/barryosull/event-sourcing-what-it-is-and-why-its-awesome.
https://pypi.org/project/eventsourcing/.
[14:42] De momento se puede usar el viejo "resolver" de
dependencias de PIP.
Se puede usar la opción -use-deprecated=legacy-resolver.
Esa opción se puede meter también en el fichero de
configuración, para no tener que escribirlo en cada
invocación.
Jesús Cea comete el pecado de meter paquetes Python en el
sistema operativo.
[17:02] Batallitas de Jesús Cea.
Jesús lleva dos años dándole vueltas a esto: bpo35930:
"Raising an exception raised in a "future" instance will
create reference cycles":
https://bugs.python.org/issue35930.
Explicación detallada del asunto.
Brainstorming.
[21:22] Visión a alto nivel del recolector de basuras de
Python (cpython)
Contador de referencias. Inmediato, pero no recoge
ciclos.
Si se crean instancias y no se destruyen, se llama a un
recolector "pesado" que también recoge ciclos.
Esto puede ser problemático al arrancar el programa,
antes de que la creación/destrucción de objetos se
"estabilice".
gc.disable():
https://docs.python.org/3/library/gc.html#gc.disable.
Jesús Cea "abusa" de los destructores y de que se
ejecuten cuando él quiere. Lo práctico contra lo puro.
Jesús ofrece cervezas.
gc.collect():
https://docs.python.org/3/library/gc.html#gc.collect. Esto
sirve tanto para recoger los ciclos como para comprobar si
tu programa tiene ciclos de memoria o no.
Futures:
https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html.
[35:29] Módulo Manhole https://pypi.org/project/manhole/.
Explorar un programa en producción.
Tracemalloc:
https://docs.python.org/3/library/tracemalloc.html.
DTrace: http://dtrace.org/blogs/about/.
py-spy: https://pypi.org/project/py-spy/.
Pérdidas de memoria: Recordar lo hablado ya en tertulias
anteriores.
jemalloc: http://jemalloc.net/.
MALLOC_PERTURB_:
https://debarshiray.wordpress.com/2016/04/09/malloc_perturb_/.
zswap: https://en.wikipedia.org/wiki/Zswap.
[42:52] Micropython: https://micropython.org/.
ESP8266: https://en.wikipedia.org/wiki/ESP8266.
ESP32: https://en.wikipedia.org/wiki/ESP32.
Bluetooth Low Energy:
https://en.wikipedia.org/wiki/Bluetooth_Low_Energy.
¿Qué ventajas aporta usar Micropython?
[52:42] ¿El futuro será mejor? O no.
Desperdicio de recursos materiales porque realmente sobran.
Python es mucho más lento que C y no digamos ensamblador.
[57:17] Cambiar Python por un lenguaje más rápido.
Go:
https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language).
Rust:
https://en.wikipedia.org/wiki/Rust_(programming_language).
C++: https://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B.
[01:00:20] Python no pinta nada en móviles.
[01:02:07] Acelerar Python.
Subinterpreters: PEP 554:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0554/.
Si los subintérpretes no compartiesen NADA, se podrían
lanzar simultaneamente en varios núcleos de la CPU sin
competir por un GIL
https://en.wikipedia.org/wiki/Global_interpreter_lock
único.
JIT:
https://es.wikipedia.org/wiki/Compilaci%C3%B3n_en_tiempo_de_ejecuci%C3%B3n.
PYPY: https://www.pypy.org/.
https://rpython.readthedocs.io/en/latest/.
Numba: https://numba.pydata.org/.
Cython: https://cython.org/.
Python es "potencialmente" muy dinámico, pero en la práctica
los programas no lo son. Jesús pone varios ejemplos.
Conversación densa entre Jesús y Javier.
Guardas para comprobar que la especialización sigue
siendo correcta. Por ejemplo, para los diccionarios:
PEP 509 Add a private version to dict:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0509/
"Tipado" más estricto.
MYPY: http://mypy-lang.org/.
Pydantic:
https://pydantic-docs.helpmanual.io/.
Comprobación de tipos en tiempo de ejecución.
Descubrimiento de tipos en tiempo de ejecución,
proporcionando "especialización".
Eduardo Castro entra y simplifica la discusión.
Jesús explica qué hace "a+b" internamente.
[01:29:22] PyParallel http://pyparallel.org/
Memoria transaccional:
https://es.wikipedia.org/wiki/Memoria_transaccional.
(nota de Jesús Cea): Los sistemas de persistencia Python
descritos en tertulias anteriores pueden considerarse casos
de memoria transaccional... si somos flexibles.
"Colorear" objetos y que dos hilos no puedan acceder a
objetos del mismo color simultaneamente o en transacciones
concurrentes.
[01:30:42] PYPY https://www.pypy.org/ es tan sofisticado que
no lo entiende ni dios.
Jesús Cea lo ha intentado y se ha rendido.
psyco: https://en.wikipedia.org/wiki/Psyco.
CFFI: https://cffi.readthedocs.io/en/latest/.
[01:35:22] Compilar CPython a WebAssembly
https://en.wikipedia.org/wiki/WebAssembly va más rápido que en
C nativo.
[01:36:02] Simplemente compilar código python con Cython
https://cython.org/ sin declaración de tipos dobla la
velocidad de ejecución.
[01:36:57] Subinterpreters: PEP 554:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0554/.
Poder usar todos los núcleos de la CPU.
[01:38:07] Seguimos hablando del asunto.
[01:39:07] Un problema es que Python tiene la vocación de
funcionar en todas partes, así que hay resistencia para
implementar mejoras solo en ciertas plataformas.
[01:40:17] Cierre.
Dadle una pesada al bug bpo35930: "Raising an exception raised
in a "future" instance will create reference cycles":
https://bugs.python.org/issue35930.
[01:41:13] Final.
View all episodes
By Jesús CeaMás de lo que nunca quisiste aprender sobre JIT, guardas y especialización https://podcast.jcea.es/python/11
En lo que sigue, cuando se habla de CPython, se refiere al
intérprete de referencia de Python, que está escrito en lenguaje
C: https://www.python.org/downloads/.
Participantes:
Eduardo Castro, email:
[email protected]. Conectando desde A
Guarda.
Jesús Cea, email: [email protected], twitter:
@jcea, https://blog.jcea.es/,
https://www.jcea.es/. Conectando desde Madrid.
Javier, conectando desde Madrid.
Víctor Ramírez, twitter: @virako,
programador python y amante de vim, conectando desde Huelva.
Miguel Sánchez, email:
[email protected], conectando desde
Canarias.
Audio editado por Pablo Gómez, twitter:
@julebek.
La música de la entrada y la salida es "Lightning Bugs", de Jason
Shaw. Publicada en https://audionautix.com/ con licencia
- Creative Commons Attribution 4.0 International
License.
[00:52] Aviso de que se está grabando. Temas legales.
[01:52] Valor de publicar estos audios y las dificultades para
hacerlo.
[02:42] Métodos mágicos:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0487/.
[04:12] Problemas con PIP 20.3.2:
https://github.com/pypa/pip/issues/9284.
[05:52] ¿Actualizar a la última versión o esperar?
Poder "echar atrás" fácil.
Acumular cambios pendientes es deuda técnica.
[10:42] Google caído
https://www.theguardian.com/technology/2020/dec/14/google-suffers-worldwide-outage-with-gmail-youtube-and-other-services-down.
[11:02] Generación de wheels en varios sistemas:
https://pythonwheels.com/.
auditwheel: https://pypi.org/project/auditwheel/.
¿Generación de Wheels en Microsoft Windows?
[13:12] Caché local de PIP https://pip.pypa.io/en/stable/.
[14:17] Event Sourcing
https://dev.to/barryosull/event-sourcing-what-it-is-and-why-its-awesome.
https://pypi.org/project/eventsourcing/.
[14:42] De momento se puede usar el viejo "resolver" de
dependencias de PIP.
Se puede usar la opción -use-deprecated=legacy-resolver.
Esa opción se puede meter también en el fichero de
configuración, para no tener que escribirlo en cada
invocación.
Jesús Cea comete el pecado de meter paquetes Python en el
sistema operativo.
[17:02] Batallitas de Jesús Cea.
Jesús lleva dos años dándole vueltas a esto: bpo35930:
"Raising an exception raised in a "future" instance will
create reference cycles":
https://bugs.python.org/issue35930.
Explicación detallada del asunto.
Brainstorming.
[21:22] Visión a alto nivel del recolector de basuras de
Python (cpython)
Contador de referencias. Inmediato, pero no recoge
ciclos.
Si se crean instancias y no se destruyen, se llama a un
recolector "pesado" que también recoge ciclos.
Esto puede ser problemático al arrancar el programa,
antes de que la creación/destrucción de objetos se
"estabilice".
gc.disable():
https://docs.python.org/3/library/gc.html#gc.disable.
Jesús Cea "abusa" de los destructores y de que se
ejecuten cuando él quiere. Lo práctico contra lo puro.
Jesús ofrece cervezas.
gc.collect():
https://docs.python.org/3/library/gc.html#gc.collect. Esto
sirve tanto para recoger los ciclos como para comprobar si
tu programa tiene ciclos de memoria o no.
Futures:
https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html.
[35:29] Módulo Manhole https://pypi.org/project/manhole/.
Explorar un programa en producción.
Tracemalloc:
https://docs.python.org/3/library/tracemalloc.html.
DTrace: http://dtrace.org/blogs/about/.
py-spy: https://pypi.org/project/py-spy/.
Pérdidas de memoria: Recordar lo hablado ya en tertulias
anteriores.
jemalloc: http://jemalloc.net/.
MALLOC_PERTURB_:
https://debarshiray.wordpress.com/2016/04/09/malloc_perturb_/.
zswap: https://en.wikipedia.org/wiki/Zswap.
[42:52] Micropython: https://micropython.org/.
ESP8266: https://en.wikipedia.org/wiki/ESP8266.
ESP32: https://en.wikipedia.org/wiki/ESP32.
Bluetooth Low Energy:
https://en.wikipedia.org/wiki/Bluetooth_Low_Energy.
¿Qué ventajas aporta usar Micropython?
[52:42] ¿El futuro será mejor? O no.
Desperdicio de recursos materiales porque realmente sobran.
Python es mucho más lento que C y no digamos ensamblador.
[57:17] Cambiar Python por un lenguaje más rápido.
Go:
https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language).
Rust:
https://en.wikipedia.org/wiki/Rust_(programming_language).
C++: https://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B.
[01:00:20] Python no pinta nada en móviles.
[01:02:07] Acelerar Python.
Subinterpreters: PEP 554:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0554/.
Si los subintérpretes no compartiesen NADA, se podrían
lanzar simultaneamente en varios núcleos de la CPU sin
competir por un GIL
https://en.wikipedia.org/wiki/Global_interpreter_lock
único.
JIT:
https://es.wikipedia.org/wiki/Compilaci%C3%B3n_en_tiempo_de_ejecuci%C3%B3n.
PYPY: https://www.pypy.org/.
https://rpython.readthedocs.io/en/latest/.
Numba: https://numba.pydata.org/.
Cython: https://cython.org/.
Python es "potencialmente" muy dinámico, pero en la práctica
los programas no lo son. Jesús pone varios ejemplos.
Conversación densa entre Jesús y Javier.
Guardas para comprobar que la especialización sigue
siendo correcta. Por ejemplo, para los diccionarios:
PEP 509 Add a private version to dict:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0509/
"Tipado" más estricto.
MYPY: http://mypy-lang.org/.
Pydantic:
https://pydantic-docs.helpmanual.io/.
Comprobación de tipos en tiempo de ejecución.
Descubrimiento de tipos en tiempo de ejecución,
proporcionando "especialización".
Eduardo Castro entra y simplifica la discusión.
Jesús explica qué hace "a+b" internamente.
[01:29:22] PyParallel http://pyparallel.org/
Memoria transaccional:
https://es.wikipedia.org/wiki/Memoria_transaccional.
(nota de Jesús Cea): Los sistemas de persistencia Python
descritos en tertulias anteriores pueden considerarse casos
de memoria transaccional... si somos flexibles.
"Colorear" objetos y que dos hilos no puedan acceder a
objetos del mismo color simultaneamente o en transacciones
concurrentes.
[01:30:42] PYPY https://www.pypy.org/ es tan sofisticado que
no lo entiende ni dios.
Jesús Cea lo ha intentado y se ha rendido.
psyco: https://en.wikipedia.org/wiki/Psyco.
CFFI: https://cffi.readthedocs.io/en/latest/.
[01:35:22] Compilar CPython a WebAssembly
https://en.wikipedia.org/wiki/WebAssembly va más rápido que en
C nativo.
[01:36:02] Simplemente compilar código python con Cython
https://cython.org/ sin declaración de tipos dobla la
velocidad de ejecución.
[01:36:57] Subinterpreters: PEP 554:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0554/.
Poder usar todos los núcleos de la CPU.
[01:38:07] Seguimos hablando del asunto.
[01:39:07] Un problema es que Python tiene la vocación de
funcionar en todas partes, así que hay resistencia para
implementar mejoras solo en ciertas plataformas.
[01:40:17] Cierre.
Dadle una pesada al bug bpo35930: "Raising an exception raised
in a "future" instance will create reference cycles":
https://bugs.python.org/issue35930.
[01:41:13] Final.
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