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
👨💻 Attacking Policy.
• Open Policy Agent — это open-source-инструмент контроля доступа, основанный на политиках, который создан в 2016 году и с тех пор стабильно развивается. Сейчас он входит в каталог дипломированных проектов Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Его используют Netflix, Pinterest, TripAdvisor и другие компании.
• В этой статье перечислены определенные векторы атак, которые могут быть вызваны неправильной конфигурацией Open Policy Agent:
• Allowed Repositories;
• Automount Service Account Token for Pod;
• Block Endpoint Edit Default Role;
• Block Services with type LoadBalancer;
• Block NodePort;
• Block Wildcard Ingress;
• Disallow Interactive TTY Containers;
• Step-by-Step Instructions;
• Allow Privilege Escalation in Container;
• Step-by-Step Instructions;
• Privileged Container;
• Read Only Root Filesystem;
• Host Networking Ports;
• App Armor;
• SELinux V2;
• Resources.
#devsecops
👩💻 Attacking NodeJS Application.
- Use flat Promise chains;
- Set request size limits;
- Do not block the event loop;
- Perform input validation;
- Perform output escaping;
- Perform application activity logging;
- Monitor the event loop;
- Take precautions against brute-forcing;
- Use Anti-CSRF tokens;
- Prevent HTTP Parameter Pollution;
- Do not use dangerous functions;
- Use appropriate security headers;
- Listen to errors when using EventEmitter;
- Set cookie flags appropriately;
- Avoid eval(), setTimeout(), and setInterval();
- Avoid new Function();
- Avoid code serialization in JavaScript;
- Use a Node.js security linter;
- References.
#devsecops
👨💻 Attacking APIs \ Атаки на API.
• Программный интерфейс приложений (API) - фундаментальный элемент инноваций в современном, движимом приложениями мире. API - важная составляющая современных мобильных, SaaS и веб приложений, используемая в клиентских, партнерских и внутренних приложениях от банковской сферы, сфер розничных продаж и логистики до интернета вещей, автономных автомобилей и умных городов.
• По своей природе API раскрывают логику приложения и критичные данные, например, персональные данные, именно поэтому API все чаще становятся целью злоумышленников. Стремительные инновации невозможны без безопасных API. В этой статье рассматриваются общие векторы атак на API и приводятся примеры безопасной разработки.
➡️https://blog.devsecopsguides.com/attacking-apis
#devsecops
👨💻 Attacking Pipeline.
• DevOps resources compromise;
• Control of common registry;
• Direct PPE (d-PPE);
• Indirect PPE (i-PPE);
• Public PPE;
• Changes in repository;
• Inject in Artifacts;
• User/Services credentials;
• Typosquatting docker registry image;
• Resources.
#DevOps#DevSecOps