词频任务原本逐个字符找单词，再把词写进字典。如果输入只含单字母小写 ASCII 单词，整批词频能换一种做法：把字节映射为 uint8 数组，对 a 到 z 做直方图。这样减少 Python 层的逐词更新，却额外发生编码、拼接、筛选和分配。换成中文、多字母单词或任意 Unicode 文本，这个实验函数就不再与原任务等价。

本篇沿用 36 的基准限制 和 04 的文本/字节边界。选修只读已有 tasklab 的 count_words、word_batches、submit/run/query；NumPy 不进入主线 wheel，也不替换在线任务分派。当前 completion 使用仓库外 optional venv，NumPy 1.26.4 来自 PyPI 解析锁，模块路径是 /private/tmp/python-language-completion/optional/lib/python3.12/site-packages/numpy/__init__.py；这与主线运行依赖分开记录。

先关住适用域

实验输入固定为 256 段文本，每段 "a b a c " 重复 40 次、去掉末尾空格；拼接后的 UTF-8 字节长 81,919。原方案仍走 word_batches 和 count_words；NumPy 方案先检查每个 split() 得到的词是否恰好是一个 a 到 z，再把文本编码为 ASCII 并拼接，frombuffer(..., dtype=uint8) 建视图，筛出字母后用 bincount 计算 26 个箱。两条路都断言 {"a":20480,"b":10240,"c":10240}。当前负例覆盖 "aa b"、"a β"、"a !" 和含非 ASCII 空白的 "a b"；它们在向量方案中拒绝，而不是悄悄给出另一个“词频”。通用的原路径继续按原有语义服务。另向真正的 tasklab 提交 "a b a c"，run 得到 {"a":2,"b":1,"c":1}，状态是 succeeded。

frombuffer 的 uint8 视图在本机 owndata=False，仍借用 Python bytes；布尔掩码选中的 40,960 个字节产生独立数组，owndata=True，计数器和最终字典还会继续分配。一次 NumPy 调用并不等于“一次都没有复制”。前面 b" ".join(...) 就已产生新字节串，且每个文本又做了编码。要证明数组视图之外的临时对象与 native allocator 所占字节，需要额外按分配器测量；不能用 sys.getsizeof(view) 代表整条计算链。

七次样本能支持多大结论

同一 CPython 3.12.3 optional venv、相同输入，先做两次暖机，再按交错顺序用 perf_counter_ns() 各采 7 次完整函数耗时，每次校验结果。当前原始输出在 examples/python-language/evidence/completion/additional/E06-vector.stdout，其中列出逐词方案和 NumPy 限域方案的 7 个样本、中位数、order="alternating" 与 warmup_calls=2。这覆盖了向量方案的 Python 输入检查、编码、拼接、筛选和构造字典，没覆盖解释器启动、NumPy 导入、数据库、任务队列、网络以及多线程中的竞争。这里不推出“NumPy 总会加速词频”。

同一份原始输出还记录了两条单独进程的 peak_rss_bytes，范围均是“包含解释器和 NumPy 导入的新进程”。这不是函数自身的当前 RSS，也不能跨平台照搬成 Linux ru_maxrss KiB 语义。视图所有权和数组 .nbytes 证明哪一步复制；RSS 样本只说明本次进程峰值，不代表每次函数的峰值内存。

复验与练习

NumPy 1.26.4 来自 examples/python-language/evidence/completion/environment/optional-lock.stdout 记录的 PyPI hash lock，optional-freeze.stdout 记录已安装版本。主线 tasklab wheel 没有运行依赖；optional venv 只是 E05/E06 的实验环境。累计回归的最终状态以 examples/python-language/evidence/completion/acceptance/ 中的本轮日志为准；PyPy 的剩余限制见 E04。没有跑 pandas，没有声明 NumPy 为 pyproject.toml 运行依赖，也不把 pip freeze 当作经过哈希校验的跨平台锁。

预测题。 如果 texts 中出现 "a aa"，原方案与向量方案应该各是什么结果？答案：原方案将 a 与 aa 计为两个不同词；向量方案先因 aa 长度为 2 抛 ValueError，不会把它误算成两个 a。可把该字符串加进负例集合，确认失败时没有向任务仓储提交任何任务。

变更题。 用 np.frombuffer(raw, dtype=np.uint8) 已得到只读视图，接着 view[mask] 还会持有原字节吗？答案：本次布尔索引返回一份有所有权的新数组，实测 view.flags.owndata == False、selected.flags.owndata == True，选中数组 .nbytes == 40960。把输入改到 10 倍后同时记录 .nbytes、进程峰值和七次原始耗时；不得仅凭视图一步的零复制就给整条管道标“零拷贝”。

参考资料

  • NumPy frombuffer、bincount：视图和箱计数；实际运行包的版本与源文件位置保存在证据中。
  • Python resource 文档：峰值 RSS 的进程测量接口；本篇不给出跨平台绝对内存推论。
  • examples/python-language/experiments/E06_vector.py、examples/python-language/evidence/completion/additional/E06-vector.stdout 与 examples/python-language/evidence/completion/environment/optional-lock.stdout：域检查、正反例、七次原始样本、PyPI hash lock 和安装路径。