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
goldendict-ng
下一代 GoldenDict。一款功能丰富的开源词典查找程序，支持多种词典格式和在线词典。
https://xiaoyifang.github.io/goldendict-ng/
https://forum.freemdict.com/
https://github.com/lrorpilla/jidoujisho
Japanese-Chinese dictionaries.
https://cloud.freemdict.com/index.php/s/pgKcDcbSDTCzXCs?path=%2FJAPANESE%2FJpn-Chi
recommend using that add-on for anki:
https://ankiweb.net/shared/info/1344485230
the complete guide of how to configure goldendict-ng for Japanese :
https://tatsumoto-ren.github.io/blog/setting-up-goldendict.html
create anki cards from anime
https://github.com/Ajatt-Tools/mpvacious
#dict
https://github.com/blissnd/easyxls
Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables.
For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example.
Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
👑New Meme Contest
👑
💰Reward : 100 USDT For Top 10 People🤑
👑Contest Link : Meme Contest
⭐Steps to take Part
⭐ Follow @dict00
⭐ Like RT Quite this tweet+comments @ 3 friends
⭐ Add your #DICT meme to the comments below
⭐ Must join Telegram Channel
⭐ Send proof in Telegram group with retweet link
#MemeContest#100USDT#USDT#giveaway
🔔Note: Please do your own research (DYOR) before joining to any project.Don't send any fee or penny without doing own research
✈️Business:@ProjectPromoters✅
@lingvanexbot
Qué puede hacer este bot?
Este es un bot traductor de alta calidad basada en redes neuronales para más de 50 idiomas.
➕ Traducir cualquier texto o palabras
➕ Convertir texto a voz
➕ Dar definiciones para cualquier palabra
➕ Diccionario
➕ Buscar por ejemplos de traducciones
Idioma: Múltiple
(visto en @BotsGram_cu)
#linguistic, #translate, #define, #dictionary, #dict, #text2speech, #speech, #examples, #sentence, #words