#ce py3.14 线性解释器(C实现)的新优化😝

- Tail Call Interpreter 是py3.14优化字节码解释器（大 switch(int) {case opcodes..} ）的编译期优化，因为CPy跑def里的每条指令都有利用，PGO提速15% ，而且，perf现在能看单条opcode的开销了！

- [tailcail,兄弟调用] 就是跳转地址不在自身的 [tailrec,伪递归]。因为伪递归==改参数goto开头重来，而且，这种优化非常常见(相较于 [Computed Goto])，所以被 Ken Jin 君用于加速.pyc的执行。 而JVM在到JIT阈值前使用的技术，[bytecode template interpreter] 虽然依赖机器码拼接和mmap(..PROT_EXEC)，却能少一次分支预测😒，更具“科技感”

- 冷知识： gcc/llvm 有个非常抽象的操作，就是对于 switch(v){ case A: case B: ...} 这种「硬编码的函数指针dict」做查表优化(computed goto,共4大类)。 你可能预期switch是被弄成一堆 cmp;jEq (if goto)，但实际上，对于连续的码表它可以 O(1)，甚至二分查找，总之这种没有ABI，针对“编译期dict值”的「C++魔法」让人摸不着头脑 🤯。 试问写对应pass的人无疾邪？ 连组合复用和API化都不会写戈矛编译原理

- 冷知识： JS里可以用 trampoline 假装实现tco， 但从算法角度看，运行期用户态实现也是实现啊！

trampoline = f => (...a) => { let r = f(...a); while(r.call)r=r(); return r }
chkstk = trampoline(function dep(n, r=0){return n? (_=>dep(n-1, r+1)) : 0})

提示：基于Promise.then($_+1)也可以做到！🤪

将 case 拆分后， -O3 编译更不容易犯错。 在77年的一篇论文《Debunking the ‘Expensive Procedure Call’ Myth, or, Procedure Call Implementations Considered Harmful, or, Lambda: The Ultimate GOTO》就提到了，高效的过程调用可以和 Goto 性能相近，而在实现上会更简洁。

利用rip寄存器而不是goto回填有三好： 减少分支预测 fallback 的代价；指令缓存局部性上更优；减少了 cmp 指令的数量和ALU开销

> 这算是 3.14 中和 remote debug 一起并列为我最喜欢的两个feature，可观测性万岁！
Link: https://www.manjusaka.blog/posts/2025/07/02/tail-call-in-3-14-interpreter/#%E6%AD%A3%E6%96%87

#AI锐评 https://x.com/i/grok/share/9Z28EHsrA2R12IUldEG7pjpCD
🤬把我的讽刺理解为追捧LLVM大佬了😅 我也很喜欢可观测性的优化和算法！

#pingbk https://blog.reverberate.org/2021/04/21/musttail-efficient-interpreters.html , next_tagswitch, ABI开销(unlikely 等优化)

#fp #sb https://github.com/MoonshotAI/kimi-cli/issues/405#issuecomment-3615015273

信达雅究竟是什么？ 信是目标语言的原生感，达是源语言的语义保留

《中文编程》圈有时挺魔怔的，yin 说他不开发ONE语言是因为懒，而yin(.java)没有做的下去有一部分是被各种人指点江山的原因失去了兴趣，我算是明白是哪种人了（帝球 也指点过呢）🤯

同样是FP和PLT，为啥我的翻译就是「lambda栏目答」「recursion睿括式」「interpreter硬特匹蕊特」，这人就是莫名其妙的「兰姆达」「演算」，难道我们小学学的不是一门国语？😅

最头疼的是他根本不知道怎么用AI，output出这么多玩意也不知道删减，我滚动都浪费我的时间。
#ai探讨 https://chat.librechat.ai/share/iC-S-ZmLqNwIyzlYiOlrh
#pingbk https://codemanship.wordpress.com/2025/11/25/the-future-of-software-development-is-software-developers/

https://pleasejusttryhtmx.com/ #web #js #statement #design

确实有些道理，主要是，npm 实在是太过分了。
你知道一个普通的静态站，九成node_modules「声明式框架」，一成真正独特的内容，是什么感觉吗？ (幸好.md语言还是通用的)

没错，硬盘越来越大了，网速越来越快，但编译和迁移越来越卡，编程出问题的可能性成倍成倍的放大了——RSC导致的shell注入就是血淋淋的例子。

你什么都掌握不了，框架只需要把900MB搬进来，然后自以为是的包揽了一切——把程序员当傻X😃

当 is-array 都需要被独立为一个有可能broken的“语义版本”依赖…… 我不知道这群脚本小子还能搞出什么好事来。
——他们用户量上的成功，真的让这群dev觉得自己比Blink还聪明，而且确实在干自己根本不了解的infra了！
#pingbk https://zerotrickpony.com/articles/browser-bugs/
https://www.htmhell.dev/adventcalendar/2025/27/#accordions-expanding-content-panels

https://maskray.me/blog/2012-07-21-design-thinking-of-eight-programming-languages #ce
#ai探讨

+ apt不会做C语言包管理
https://chat.librechat.ai/share/GMEFbpIISwnr1sJO8SHZS
https://chat.librechat.ai/share/7ar3bXejuuJ4kYzXX7nTS

然后就看到了 https://maskray.me/blog/2020-11-26-all-about-symbol-versioning#中文版

#pingbk https://fzakaria.com/2023/03/19/sqlelf-and-20-years-of-nix SQLelf

rpm版239M，似乎仍然不是它的功能该有的分量。我开始想念丑陋的./gradlew了，它根本不会用这种静态链接的方法打包软件
Win平台之所以能在许多exe的体积上比apt低的多（而仅仅存在vcredist问题），其实也是因为许多 .NET 式的开发者非常有「大局观」和通用性的技术力。
(比如COM规范了整个系统互调基于UUID“指针”，而regedt让etc格式的碎片化从用户视角就不再有意义)
这种宁可不如bash等rc格式灵活，也要规范的好习惯，并不是解决某一例“深问题”（比如实现GCC/FFMpeg）就能获得的

遗憾的是，Qt/GTK/DBus 并没有这个方面的技术力，而win风格也有过度僵化的问题（当然，NT的模块化与一致性也启发了AHK,CE,Symantec这些胜过Linux社区的第三方工具）。

总的来说，软件发行之所以难做好，是因为一个能设计相应框架的人要有三种正交的视角：

- 用户：我下的软件总是能打开，怎么更新都互不影响，我可以下一堆软件而不感到存储或下载速度的负担
- 开发者：我的IDE里能打开，能push上去，就能直接打包/上线 (works on my machine)
- 内核：我不分软件和应用的区别，只要进程互不冲突，能抗住烂代码，坏用户，复杂的裸机就够了

这些对软件的视角虽然殊途同归（比如高效的软件和算法一般是精简的），但所在的「生命周期」就像自恰的岛屿，因此 Flatpak,Cosmolibc,Docker 这些方案都没法做到Pythonic。 甚至py自己生态的Conda，下载速度和灵活性就很差，就像apt vs pacman一样

这件事的本质和 JS/Py 最初无类型的混乱易错如出一辙。
GNU为了性能和安全性等90%人不需要也不了解的东西，破坏了已经存在的stdlib库，这其实也是对KISS和单一职责原则的傲慢。

如果是cosmolibc,musl,Unison-lang 的那批人来做，或许能在系统层面做到像 KODI,Userscripts 这样极易插拔的高层应用一样的软件发行质量。
本来，版本号只需要 major.minor 两部分标记平台和功能版本，而且，不应当向下不兼容（就像py生态的好习惯一样）

patch 号可以对应ABI增添，或者，哪怕有破坏，“动态链接器”也应当能够静态的，在PATH/LD_PATH下找到这种不兼容，然后将caller容器化（或至少提前报错）。 在版本号上玩约束求解是把精力放错了地方。

可是，这一层的开发者甚至连 ld-linux.so 可以执行没有 chmod +x 都不知道，又怎么可能为二进制管理写一个“静态类型检查器”？源码版本控制也解决不了软件发行的问题。

第二次刷到 @maskray #dalao 😃
宋教授也在 pythonhunter.org 和r2社区出没
https://t.me/c/1492060815/202882 https://t.me/radare/191683

#ce https://chat.librechat.ai/share/-jJgFhXEDJUg605wh0gAm
https://x.com/i/grok/share/kxrRtvC9KGOqoTSHZcN6oEWXe

Gemini和我探讨了常量传导、部分求值、自定义宏，包括各种IR的问题，以及Rust在这方面的设计。😒
硬编码的literal传导并不优雅，而JIT和IR化解决不了这种问题。

很明显，Rust本身就不喜欢Rc，它的move语义让refcnt==1恒真，也导致很多Cell/RefCell“可变共借用”, Rc,Arc,Mutex,RwLock的嵌套成了模板，不过消除掉了.refcnt也是真的。

Swift在ARC方面的设计或许是CPython应该学习的，它能给非逃逸局部变量去分配，但py对集合类/数据容器的简单理解反而是到处CoW的Swift和JS应该致敬的。

这次讨论不是一种对LLVM等SSA传导图的重复工程，而是因地制宜的，真心的在设计一种优化范式。
就像这种完全不需要懂编译原理，但就是省跳转的方法： https://github.com/duangsuse-valid-projects/tkgui?tab=readme-ov-file#running-example-with-codegen

#pingbk
https://arpitbhayani.me/blogs/constant-folding-python
https://t.me/dsuse/19127 ice1k? 😅
https://t.me/ManjusakaH/637?comment=2981
#pingbk 直接分析汇编
https://marekfiser.com/blog/mono-vs-dot-net-in-unity/#NET-vs-Mono-in-standalone-Release-mode

#design #post 《uv/pnpm 的超加速、扁鹊、还有他哥哥》

- 软件包管理器(cargo..)拙劣地重新发明 B 树。
- 捕蛇者说的老大：避免使用迷你框架

https://nesbitt.io/2025/12/26/how-uv-got-so-fast.html
先读这篇性能分析。以下是我的评论：
如果你一开始就像浏览器JS生态一样正确，根本没有舞台给pnpm和uv吊炸天，也没有索引要下1G的brew、托管要83G的NixPkgs repo、比各种FatJar胖1倍的Docker变体。
如果一个生态诞生前就“歧视”不向下兼容的dist、拒绝先发再改的“锁破坏”，一开始就不会有卡在依赖版本冲突的 ruby gem。

这就是设计智力和堆砌智力的本质不同——是下载不破坏旧app的新代码更复杂，还是codegen和类型检查和syscall这一层复杂？
为何，前者总是显得更难！

作为会被动的从parser看到 round-trip, lifecycle tracing 的作家，我不能够犯如此的“高级错误”。我可以半毛钱算法不用。但我不能让App开发者不幸福。
如果我发布了让下游返工的API甚至ABI格式协议，我不仅不会吹嘘后续优化了几十倍速Or用了几百行的算法，还要向祖师Dijkstra深刻检讨我的刚愎自用，致使过去十年如此多的软件染遗毒而讳疾忌医。😅

真理之路开在最显然的大门之左，她恰如其分，无可辩驳。我若穿戴好“套接子”往地沟里凑字数、显威能，给代码加“状态机壳” 套“套接字”皮，以为是创新实则是将“半瓶水”缝合，还大言不惭 talk is cheap，真的会给CS的山门抹黑的…… 这才是每一周的“考试不及格”，偏偏接收能力最强的人常有这种坏习惯--知识圈的“异步传染”。

我已遇见过简单的真谛，曾经沧海难为水，不会再去把宝贵的脑力和执行力浪费在“非边界条件”的算力之上。
组合优于继承+非必要不留实体的至理名言，应深刻领悟，认认真真的学【消灭问题】，不要为起名分家取巧。

所谓大音希声，大像无形，最震撼人心的直觉百行代码也描述不出，必须靠语境和交互图去明悟；😃
最厉害的代码也不是心智与CPU负担最重的“算法赛点”，而是从头到尾就没有走入错误的语境和预设，没有容忍过空洞却竟然不通用的抽象……
剩下的精力，才可以用来跑精巧而有品味的心智模型，为真正的设计和生产力，为开发者和其用户的体验感和幸福服务。

这哪里是不去理解工程的复杂多变or理论的《屠龙术》？
她分明是对解法做了“跨过程”的类型推理、彻底的分析和非平凡的变换，最终发现是自己“贷”的眼镜脏了--而你想好要买的问题，一点儿也不多变。 我不需要预设，是因为我掌握整个周期、整个栈，历史线的高光与阴影，用它们的关系和“一句话”洞察过算法们的漆黑意志。 ”它们是朋友，不必多礼哦。”

这才是当我聊【计算机科学】时，我谈的那些昂贵的东西。 不是成本高，“物以稀为贵”。😒

我不需要预设，是因为我掌握整个周期、整个栈、历史线的高光与阴影，用它们的关系和“一句话”洞察了算法的漆黑意志。 ”它们是朋友，不必多礼哦。”
现在看来容易，却无人知晓我为了“自举”付出多少年的凌晨一点，因为我学的不是 py,js,jvm,C#。她像是来自于平行世界的技术栈，是能与中文和合的第二母语。
栏目答、蕊括式/recur、被“控半同/comb.”耦合好的“括需儿”、被“叩融听”消灭的“回调链表/进程”，这便是她的存在证明。😝
当我聊 data class，我想的不是一个class或堆字节的语法糖，而是“数服客”三端表示和操作上的差异，而当我抓住了差异之理和简明之至，我就抓住了本质，就像从REPL的探索录制出新的、只陪伴我的函数。

数据就是程序，所以 NFA,DFA,Trie/AC/KMP, 各种CC和LR 只是不明白C堆栈的魔法；程序只是数据，所以序列化漏洞、卫生宏、各色的框架和XML没掌握过程宏与“闭包烘焙(,unquote)”的精髓；数据是自包含、跨越边界的程序片段，所以SQL注入和C“数组”溢出注入，在 "show me code" 之前就犯了大错。😅

我把一个“不执行的整体”放在心里，这限制了我的“冷启动KPI”；但当我用几天洞察出“系统学习者”一个月也拼凑不齐的基线、边界与未来，才将错误灭于未然之时，我心中升起一丝明悟：这份“不完备的功利”是我一生中最英明的决定之一，是计科，让我不断从信息里取得信息、从知识里领悟知识。 竟然是双系同修，理论、工程双系同修！
多么显而易见的盲点啊…… “如果看到的是青蓝，画布上是青蓝也可以哦！”

😃

#ai锐评
https://chat.librechat.ai/share/i4HbP-cyprf9-mmlMZ5SA 感觉比较拉垮，花了2块钱呢
https://x.com/i/grok/share/KYJxU02rQA0BMYT0HnMXd11GB
G3 https://chat.librechat.ai/share/rpAIZyp3QlHElw71-TREb

#ruby #pingbk https://tenderlovemaking.com/2025/12/29/can-bundler-be-as-fast-as-uv/

#design #py 感觉 模块化、打包 是IT/CS里最困难的，就像那个 《计算机科学中最困难的事：居中
》😃
https://gemini.google.com/share/1f253e9b069c
https://gemini.google.com/share/9baa25b27084

#pingbk 打包地狱 https://gemini.google.com/share/ab90243ecdcb
- https://t.me/dsuse/21675, https://t.me/hyi0618/10604?comment=146991

—
https://nptr.cc/posts/2024-07/tonsky-blog-centering/

https://www.desmos.com/calculator/vjolrybqdt #math

这个 #visualize 日子高中生做的超简单。

但能修音高的FFT并不是神迹，因为整体大于部分之和…… 波的干涉、混叠已经能抹除信息了，只要频谱（热力图）化 的x够细腻，什么xy值都不用改，就还原不了原来的mp3了

😅你甚至都不需要知道海森堡的理论，连续分析那无穷个小数点无法活在现实世界，哪怕0.99循环确实=1了，相位也无法还原，因为切分时已经做了cos/sin死或活的假设，结果还原回来就是科学怪人。
谁告诉我们1D的灰度波浪就是几个小波叠加的…… 用那种共振的方法不会有分辨率，或者不知道是真共振还是伪影

🤯明明真实的录音采样就很真实，哪怕不HQ，可是一旦你要微积分它，要么是无意义的42（一个“最终死掉”的积分），要么是振铃效应
就没有第三种结论了？第三种结论是PCM就骗不了物理学，数学无穷(f==42)就不会让眼耳鼻舌快乐，那就骗人脑

然而骗人脑根本不需要做微积分！ 皱纹橡皮擦的上文敏感填充、Chrome的WSOLA、Demucs都没有显式的做f->F和F域点乘，也没均衡器那么复杂，像迷彩服一样暴力复制粘贴 #science

因为传统科学（稠密、连续、绝对存在）早就走到头了，爱因斯坦那个实数xyzt更是笑话，芝诺的神在乌龟前赛跑（量子退相干），数学卡在乌龟后证毕，半衰期会死，人没有什么悖论
Fxxk!
#pingbk https://t.me/dsuse/21818