faster-cpython 项目的目标是提高 Python 解释器的性能，使其能够更好地支持大型应用程序和数据科学领域。

　　使用分层编译（tiered compilation）技术，根据代码的执行频率和热度，动态地选择不同级别的优化和编译策略。

　　使用静态分析（static analysis）技术，在运行时之前对代码进行预处理和优化，例如消除冗余操作、推断类型信息、重排指令顺序等。

　　改进字节码指令（bytecode instructions）的定义和生成，使其更清晰、更高效、更易于维护和扩展。

　　改进内存管理（memory management）机制，减少内存分配和垃圾回收的开销，提高内存利用率和缓存友好性。

　　改进模块加载（module loading）和导入（importing）机制，减少启动时间和内存占用，提高模块复用性和兼容性。

　　改进异常处理（exception handling）机制，减少异常抛出和捕获的开销，提高异常安全性和可调试性。

　　改进调试工具（debugging tools）和性能分析工具（performance analysis tools），增加对新特性和优化的支持，提高调试和分析的效率和准确性。

　　根据 Python 语言的发展周期，每六个月发布一个新版本，并在每个版本中实现一些优化和改进。我们目前正在开发 3.13 版本，计划在 2023 年 6 月发布。以下是在 3.13 版本中将要实现的一些主要特性：

　　完成字节码生成器（bytecode generator）的设计和实现，包括两个部分：第一部分是基于 DSL 的指令定义器（instruction definer），第二部分是基于模板的指令生成器（instruction generator）。指令定义器负责使用自定义的 C-like DSL 来定义字节码指令的语义和行为，例如操作数类型、堆栈效果、异常处理、跟踪和检测等。指令生成器负责根据指令定义来生成不同级别编译器所需的代码，例如主解释器（main interpreter）、第二级解释器（tier 2 interpreter）、文档生成器（documentation generator）、元数据生成器（metadata generator）等。

　　完成对象模型和类型系统的设计和实现，包括两个部分：第一部分是基于 PyObject 的对象表示法（object representation），第二部分是基于 PyTypeObject 的类型表示法（type representation）。对象表示法负责定义对象的内存布局和属性，例如引用计数、类型指针、值域等。类型表示法负责定义类型的元数据和方法，例如名称、大小、哈希函数、比较函数、访问函数等。我们将对对象模型和类型系统进行一些改进，例如使用紧凑布局（compact layout）、动态调度（dynamic dispatch）、多重继承（multiple inheritance）、混合类型。