TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵‍💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #chudai

当前筛选 #chudai清除筛选
秋城落叶InjectLib项目

@qiuchenlymac · Post #765 · 30.07.2025 г., 16:41

[已重传修复版,请重新下载] Navicat Premium 是强大的一体化数据库开发解决方案,可从单一应用程序无缝连接多个数据库,包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、MariaDB、SQL Server、Oracle、SQLite、Redis 和 Snowflake。同时,它与达梦、金仓、GaussDB、OceanBase、TiDB、IvorySQL、PolarDB 数据库及阿里云、腾讯云和华为云等主流云数据库兼容。 你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。Navicat 原生的用户界面为用户带来了简化数据库操作的舒适体验,使数据库的设计、管理和维护比以往任何时候都更加轻松。无论你是执行复杂的查询、执行数据迁移、调整数据库的数据模型,还是利用强大的商业智能工具进行深入分析,Navicat Premium 以丰富的功能和 AI 助手的智能辅助,全方位优化数据库性能并提高生产力。 最厉害的是,本版本为华为内部定制专属版本泄漏,基于官网中文版,HW内部究极绝密资料流出! 亲测永久可用!上一波美国0元购没抢到资格的宝子们有福了!这里给宝子们提供的是内部资源绝密流出资源! 注入补丁如无意外可直接注入通杀后续官网中文版本,新版本已修复因签名权限导致第一次打开必崩溃的问题。 #支持国产#全栈自研#小米SU7#chudai#wataa#Asian#cosplay#Huawei#咱妈#六代机