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
https://goo.gl/XT2vGj
Anaconda Enterprise 5 new capabilities include:
Integrated #data_science experience for the entire organization
Collaboration and reproducibility with JupyterLab and #Anaconda Project
One-click data science #deployment
Scalable architecture for on-premises and cloud deployments
http://www.aparat.com/v/Cjarf
Happy Asset Deployments With Webpack & Django by Scott Burns
Webpack
What is it?
What does it do?
Source transformations
Output
Why #Djangos collectstatic is not up to the job?
Must run after #deployment
Doesn't do all the things
Slow
Integration on both sides
Webpack bundle tracker to output build stats
Django #Webpack bundle loader to read those files
How to render links in templates.
Github actions dan foydalanib CI/CD qilish
Do'stlar, avvalgi mavzularimizda Windows server bilan to'g'ridan to'g'ri ishlab, .NET ilovalarimizni deploy qilishni ko'rib chiqdik. O'ylaymizki, siz CI/CD haqida eshitgansiz. Masalan, Heroku servislaridan deployment uchun foydalangansiz, esingizda bo'lsa u yerda CI/CD sozlamalari qilingan edi. Ya'ni github/gitlab/azuredevops ga push qilish orqali, loyihamiz avtomatik tarzda build -> test -> deploy -> run bo'lardi. Ushbu mavzuni kengroq o'rganishimiz uchun Abduvohid ustozni mahorat darsimizga taklif qildik.
Barchangizni ushbu mahorat darsida kutib qolamiz. Kirsangiz xursand bo'lamiz, kirmasangiz hafa bo'lish yo'q )
Sana: 5-mart, 20:00
Havola: Zoom
Speaker: Wahid Abduhakimov
#githubactions#deployment#cicd
.NET Uzbekistan Community
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Telegram | Instagram | Youtube
#go#containers#deployment#devops#docker#docker_compose#golang#hacktoberfest#kubernetes#orchestration#self_hosted
Uncloud lets you run and manage web apps across multiple servers (cloud, home, or bare metal) as easily as using Docker Compose, but with production features like zero-downtime updates, automatic HTTPS, and cross-machine scaling. It connects your machines into a secure, private network without needing a central control server, so there’s less to manage and no single point of failure. You keep full control of your infrastructure and data, avoid vendor lock-in, and get a simple, cloud-like experience without the complexity of Kubernetes.
https://github.com/psviderski/uncloud
Coblocks Secures $500K Funding
Coblocks has successfully raised $500K in funding as of December 4, 2024. The platform offers unified tooling, instant deployment, and seamless collaboration in one streamlined solution.
#Coblocks#Funding#Tech#Startup#Platform#Collaboration#Deployment#Innovation#Investment#Tools#Startups#InvestmentRound#FundingRound#Financing#Growth#Technology#Business#Software#Solutions#Digital