CPython, bellek yönetiminin temelini referans sayma tekniği üzerine kurmuştur. Bu sistemde, her Python nesnesinin kendisine kaç referansın işaret ettiğini takip eden bir sayacı bulunur. Bir nesnenin referans sayısı sıfıra düştüğünde, kapladığı bellek alanı anında serbest bırakılır. Ancak, özellikle yoğun döngülerde (hot loops) değişkenlere sıkça erişilmesi, referans sayacının sürekli artırılıp azaltılmasına yol açar. Bu durum, performans üzerinde önemli bir yük oluşturur ve CPU önbelleklerini olumsuz etkileyerek uygulamanın yavaşlamasına neden olabilir. Yani, Python'da bir değişkeni okuduğunuzda aslında belleğe yazma işlemi de gerçekleşir.
Bu performans sorununu gidermek amacıyla Python 3.14 sürümünden itibaren önemli bir optimizasyon yapıldı: LOAD_FAST_BORROW adında yeni bir bytecode talimatı eklendi. Geleneksel LOAD_FAST talimatı, yerel bir değişkeni yüklerken aynı zamanda referans sayacını artırırken, LOAD_FAST_BORROW talimatı bu artırma işlemini atlar. Bu sayede, döngüler gibi sık erişilen kod bloklarında yerel değişkenlerin referans sayıları gereksiz yere güncellenmez.
Örneğin, advance gibi bir fonksiyonda vx ve vy değişkenleri her iterasyonda kullanıldığında, eski Python sürümlerinde bu değişkenlerin referans sayıları sürekli artırılıp azaltılıyordu. Python 3.15 ve sonraki sürümlerde ise bytecode çıktısında LOAD_FAST yerine LOAD_FAST_BORROW kullanıldığı görülür. Bu, özellikle döngü içinde tekrar tekrar kullanılan yerel değişkenler için referans sayma yükünü azaltarak genel performansı artırır ve bellek erişimini optimize eder.
Python'ın temel bellek yönetim mekanizmasındaki bu iyileştirme, özellikle yoğun döngülerde uygulamaların performansını önemli ölçüde artırıyor.