本文作者通过编写一系列速度逐渐提升的单词计数程序，展示了优化程序性能的技巧。从Python的字节循环（89.6秒）到使用正则表达式（13.7秒），再到C语言的标量循环（1.205秒），最后利用SIMD指令和多线程技术（181毫秒），最终将单词计数速度提升了近494倍。作者详细解释了每个阶段的优化策略，包括利用CPython的C扩展、编写高效的C循环以及充分利用CPU的多核性能。尽管多线程带来的速度提升不如预期显著，但最终版本仍达到了惊人的5.52 GiB/s的处理速度。
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dumac 是一个比 `du -sh` 更快的 macOS 磁盘使用率程序，它利用 macOS 特有的系统调用 `getattrlistbulk` 来提升性能。作者通过社区反馈，改进了程序的并行处理方式，将 Tokio 替换为 Rayon，并优化了 inode 哈希集的分片策略，从而显著提升了性能。通过调整 inode 分片策略，减少了锁竞争，最终使得程序的性能提升了约 33%。
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一位程序员为了在2025年完成一个完整的游戏，利用Lua语言的LÖVE2D游戏框架构建了国际象棋和纸牌游戏原型。LÖVE框架简洁强大的API，使得他能够用少量代码实现复杂的UI交互，并通过LLM辅助代码生成，快速迭代原型。作者发现LÖVE适合原型开发，特别是UI方面，但对于大型项目，热重载和代码逻辑分离仍需改进。最终，他计划利用LÖVE框架开发一款简单的游戏MVP。
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本文介绍了如何通过修改系统调用来降低Python代码的随机性。作者首先解释了Python中随机性的来源，即`os.urandom`和`random.randint`函数，并说明了如何使用`ptrace`系统调用来拦截和修改这些函数的行为。作者提供了一个名为`unrandom`的C程序，该程序可以作为跟踪器附加到Python进程，并在每次调用`getrandom`系统调用时返回零。这将导致`os.urandom`返回全零字节，并使`random.randint`生成确定性的随机数序列。
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本文介绍了作者为其 Lisp 编译器添加的一些优化，包括常量折叠与传播、死代码消除等，这些优化可以生成更小、运行速度更快的程序。文章详细介绍了这些优化的实现方法，以及如何通过 AST 变换来优化代码。此外，作者还分享了测试优化效果的经验，并计划在未来添加端到端测试套件。
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