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
Эта весна по-французски мужского рода,
сердце в заложниках у серебра и черни
осеннего ясеня,
узловато зажато
пальцами черных ветвей
и глазами апрельского неба.
Пить не напиться
теплых дыханий земли
втягиваешь до одуренья
серую изморось боли
Обволакивай телом, припадая
на слабую долю
и стремись неподотчетно наверх.
Содрогаясь артериально,
расплывайся венозно вокруг.
Хорошо, что остались стороны света,
что ты помнишь, где запад, где - юг,
как нескончаем восток
и бесконечен север -
туда и уйдешь после спиною вперёд,
на каждом шагу исчезая, как тающий лёд.
Дождёшься ли, чтоб весна стала белой,
пока всё расцветает алым,
закрывает лицо черным,
перечёркивает себя мелом,
затыкает рот и глаза смелым,
проступает как мертвое тело
в недоступности, в призрачной красоте?
Время камлать, звать духов,
делать своё дело на
свободной пока частоте.
#49daysforfreedom#day25
Тема двадцать пятого ноября — гексагоны.
В качестве источника для этой карты автор взял Платформу поставки данных ФНС РФ, где можно посмотреть распределение трат населения в различных точках на карте. Цветовая гамма гексагонов соответствует изменению интенсивности выручки — чем насыщеннее цвет, тем больше общая сумма реализации товаров и услуг, проходящих через кассовые аппараты. Метрики рассчитываются за последнюю полную календарную неделю и отдельно для каждого субъекта РФ.
На карте представлена интенсивность выручки в Калининградской области. Как и стоило ожидать, больше всего население области и её гости тратят в крупных населённых пунктах, например, в Калининграде, Багратионовске, Черняховске. Также одни из самых высоких показателей интенсивности выручки замечены в населённых пунктах, расположенных на побережье Балтийского моря — Зеленоградске, Светлогорске, Балтийске. А ещё в глаза бросаются два гексагона на Куршской косе. Это одни из самых популярных мест среди туристов — Высоты Эфа и Мюллера.
#30DayMapChallenge#Day25#Hexagons#Cartography#GIS