# CPython

> Эталонная реализация языка Python, написанная на C, — компилятор в байт-код и интерпретатор с подсчётом ссылок.

Источник: https://llmdocs.ru/wiki/cpython/ · обновлено 2026-11-09 · лицензия CC BY-SA 4.0

- **Тип**: реализация языка программирования
- **Язык**: Python
- **Написан на**: C и Python
- **Разработчик**: core-разработчики Python, Python Software Foundation
- **Управление памятью**: подсчёт ссылок + циклический сборщик мусора
- **Репозиторий**: [github.com/python/cpython](https://github.com/python/cpython)
- **Лицензия**: PSF License
**CPython** — эталонная и самая распространённая реализация языка [Python](https://llmdocs.ru/wiki/python.md), написанная на языке C. Именно её скачивают с python.org, именно она входит в дистрибутивы [Linux](https://llmdocs.ru/wiki/linux.md) и macOS, и именно в ней первыми появляются новые возможности языка. Название подчёркивает язык реализации и отличает её от альтернатив — PyPy, Jython, GraalPy, MicroPython.

## История

CPython — исходная реализация, которую Гвидо ван Россум начал писать в 1989 году; название «CPython» появилось позже, когда возникли другие реализации. Долгое время проект жил в системе контроля версий Mercurial, а в 2017 году переехал на [GitHub](https://llmdocs.ru/wiki/github.md) (PEP 512). Разработкой занимаются несколько десятков core-разработчиков, решения о крупных изменениях принимаются через [PEP](https://llmdocs.ru/wiki/pep.md).

## Как исполняется код

Запуск программы в CPython проходит несколько стадий:[1]

1. **Токенизация и разбор** — исходный текст превращается в абстрактное синтаксическое дерево (AST). С версии 3.9 используется PEG-парсер.
2. **Компиляция** — AST переводится в **байт-код**: последовательность инструкций стековой виртуальной машины, упакованных в объекты кода.
3. **Кеширование** — байт-код импортируемых модулей сохраняется в файлы `.pyc` в каталоге `__pycache__` (PEP 3147), чтобы не компилировать их заново.[6]
4. **Интерпретация** — главный цикл (`ceval.c`) выбирает инструкции по одной и исполняет их.

Байт-код можно посмотреть модулем `dis`:[7]

```python
import dis

def add(a, b):
    return a + b

dis.dis(add)
#   RESUME          0
#   LOAD_FAST_LOAD_FAST  (a, b)
#   BINARY_OP       0 (+)
#   RETURN_VALUE
```

Точный набор инструкций меняется от версии к версии и не является частью спецификации языка.

## Управление памятью

Каждый объект хранит **счётчик ссылок**; когда он падает до нуля, память освобождается немедленно. Это делает поведение предсказуемым (файл закрывается сразу после потери последней ссылки), но не справляется с циклами — например, двумя объектами, ссылающимися друг на друга. Для них работает дополнительный **циклический сборщик мусора** по поколениям (модуль `gc`). Подробнее — в статье [Сборка мусора](https://llmdocs.ru/wiki/garbage-collection.md).

## GIL и многопоточность

Подсчёт ссылок не потокобезопасен, поэтому исторически CPython защищает интерпретатор **глобальной блокировкой** (GIL): в каждый момент Python-байт-код исполняет только один поток. Потоки полезны для ввода-вывода (блокировка отпускается при ожидании), но не ускоряют вычисления на нескольких ядрах.

PEP 703 предложил сборку без GIL.[4] В версии 3.13 она появилась как экспериментальная (исполняемый файл `python3.13t`), в 3.14 получила статус официально поддерживаемой (PEP 779), хотя по умолчанию по-прежнему поставляется сборка с GIL.[5] Подробности — в статье [GIL и free-threading (PEP 703)](https://llmdocs.ru/wiki/gil-free-threading.md).

## Ускорение интерпретатора

Начиная с 3.11 проект Faster CPython заметно ускорил интерпретатор:

| Версия | Изменение |
|---|---|
| 3.11 | специализирующий адаптивный интерпретатор (PEP 659): «горячие» инструкции заменяются версиями под конкретные типы[2] |
| 3.12 | «бессмертные» объекты (PEP 683), отдельная блокировка на каждый субинтерпретатор (PEP 684) |
| 3.13 | экспериментальный JIT-компилятор по схеме copy-and-patch (PEP 744)[3], экспериментальная сборка без GIL |
| 3.14 | официально поддерживаемая сборка без GIL, модуль субинтерпретаторов в стандартной библиотеке |

## C API и расширения

CPython предоставляет C API, через который пишутся модули расширения — так устроены [NumPy](https://llmdocs.ru/wiki/numpy.md), драйверы баз данных и многие быстрые библиотеки. Это источник силы экосистемы и одновременно ограничение: альтернативным реализациям трудно поддерживать совместимость с расширениями, завязанными на внутренности CPython. Для генерации расширений используют Cython, pybind11, а для Rust — PyO3.

## Сравнение с другими реализациями

| Реализация | Особенность |
|---|---|
| CPython | эталон, максимальная совместимость с расширениями на C |
| PyPy | трассирующий JIT, быстрее на «чистом» Python, совместимость с C API частичная |
| MicroPython | урезанная реализация для микроконтроллеров |
| GraalPy | на GraalVM, взаимодействие с Java |

## См. также

- [Python](https://llmdocs.ru/wiki/python.md)
- [Компилятор и интерпретатор](https://llmdocs.ru/wiki/compiler-interpreter.md)
- [GIL и free-threading (PEP 703)](https://llmdocs.ru/wiki/gil-free-threading.md)
- [Сборка мусора](https://llmdocs.ru/wiki/garbage-collection.md)

## Источники

1. [Python Developer's Guide — Internals](https://devguide.python.org/internals/)
2. [PEP 659 — Specializing Adaptive Interpreter](https://peps.python.org/pep-0659/)
3. [PEP 744 — JIT Compilation](https://peps.python.org/pep-0744/)
4. [PEP 703 — Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython](https://peps.python.org/pep-0703/)
5. [PEP 779 — Criteria for supported status for free-threaded Python](https://peps.python.org/pep-0779/)
6. [PEP 3147 — PYC Repository Directories](https://peps.python.org/pep-3147/)
7. [dis — Disassembler for Python bytecode](https://docs.python.org/3/library/dis.html)