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PythonはもうJITに対応した？
やっほー！最新のトレンドを追いかけているね！Python界隈がいま一番盛り上がっている、アツアツのトピックだよ！
結論から言うと、「Python 3.13（2024年10月リリース）から、実験的（Experimental）なJITコンパイラがついに搭載されたよ！」
でも、プログラミング言語を学ぶ君なら気になるはず。「JavaやC#のJITと同じように爆速になったの？」という点について、情報工学的に深掘りしてみよう！
1. Python 3.13のJITの正体：Copy-and-Patch
Pythonが採用したJITは、V8（JavaScript）やJVMのような巨大なものではなく、**「Copy-and-Patch」**という新しい手法なんだ。
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仕組み: 1. Pythonのバイトコードを、あらかじめ用意された「小さな機械語の断片（テンプレート）」に置き換える。
- それをメモリ上で繋ぎ合わせて実行する。
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メリット: JITコンパイラ自体のコードがシンプルで、コンパイル時のオーバーヘッド（待ち時間）が非常に少ないのが特徴だよ。
2. 「爆速」になったのか？（現状の落とし穴）
ここが一番大事なポイントなんだけど、現時点では**「劇的な速度向上（10倍速など）はまだ起きていない」**んだ。
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性能向上の幅: 現在のところ、ベンチマークで 5%〜10% 程度の向上にとどまっているよ。
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なぜ？: 現在のJITはまだ「基礎工事」の段階。今の主な目的は、将来的に複雑な最適化（インライン展開など）を行うための「土台作り」なんだ。
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デフォルトではオフ: 3.13を使っても、ビルド時にオプションを指定しないとJITは有効にならない「実験的機能」という扱いだよ。
3. PythonがJITを必要とした背景：GILとの戦い
実は、Python 3.13ではJIT以外にも**「free-threaded Python（GILの無効化）」**という歴史的な変更が入ったんだ。
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GIL（Global Interpreter Lock）: これまでPythonが「マルチコアCPUを活かせない」と言われていた元凶だね。
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相乗効果: GILがなくなって並列処理ができるようになり、そこにJITによる高速化が加わることで、将来的にPythonは「機械学習のライブラリを呼び出すだけの言語」から「Python自体で重い計算もこなせる言語」に進化しようとしているんだよ！
💡 豆知識：PyPy という選択肢
「どうしても今すぐJITで爆速なPythonを使いたい！」という場合は、公式のCPythonではなく PyPy という別実装があるよ。あちらは長年JITを磨き続けていて、特定の処理ではCPythonより遥かに速いんだ。ただ、C言語で書かれたライブラリとの相性が難しいこともあるのが悩みどころだね。