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
Наблюдаю за трендом во всех “lifestyle”-нишах за 24 год и в Q1 ’25. Видно что повторяется один и тот же паттерн. Например в категории ухода за зубами хештег #TeethWhitening прибавил 40 %, тогда как #Teethcare — 90 %. То же самое и в других нишах: бьюти-маски (#SheetMask +35 % vs #SkinCareRoutine +120 %), уход за волосами (#HairMask +45 % vs #HairCareRoutine +90 😵 и кулинария (#EasyRecipe +40 % vs #MealPrepSunday +95 %).
Все это происходит потому что алгоритмы соцсетей награждают контент с продолжительным временем просмотра и возвратами аудитории, когда пользователи начинают искать лайфхаки или чёткие схемы, позволяющие выработать привычку и контролировать прогресс, плюс, формат «рутина» укрепляет доверие: многократные касания к теме создают эффект экспертности и укрепляют связь с подписчиками.
В результате бренды и блогеры переходят от «до/после» к пошаговым инструкциям. Это касается утренних и вечерних бьюти-рутнин, сплит-тренировок по дням недели и планирования питания на неделю. Серии роликов «шаг за шагом» не только удерживают внимание, но и формируют вокруг контента активное сообщество, где подписчики делятся опытом и возвращаются за новыми выпусками.
Мне сразу стало интересно можно ли перенести такой подход от lifestyle к продаже например люксовых товаров, может сумок или ювелирки, где сам по себе чек уже довольно высокий и не существует как таковой рутины способной улучшить результат в будущем. Если появятся какие то мысли буду рад если напишите в комментах.
@mosunovc
High Protein Red Cabbage Rolls
Ingredients:
🥬 1 large red cabbage
🫚 4 cm ginger
🧄 3 cloves of garlic
🥕 2 carrots
🫑 2 peppers
🧅 2 spring onions
🌱 100 g soy granules
🍶 50 ml soy sauce
Toppings:
✨ Sesame, 🌿 fresh parsley, 🌶 chili flakes
Dip:
🍯 Sweet Chili Sauce
#HighProtein#RedCabbageRolls#HealthyEating#PlantBased#EasyRecipe#SoyGranules#VeggiePower#Flavorful#MealPrep
@dishes