TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 5 слични објави

Пребарај: #elixir

当前筛选 #elixir清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15106 · 30.08.2025 г., 13:00

#elixir#elixir#language_server_protocol#lsp Expert is the official language server for Elixir, helping your code editor understand and work with Elixir code better. You can easily install it by downloading the right version for your system or build it from source if you prefer. Expert supports the latest features through nightly builds and integrates smoothly with your editor, improving coding with features like error checking and code completion. Using Expert makes writing Elixir code faster and less error-prone, boosting your productivity and coding experience. It is open source under Apache License 2.0 and supported by sponsors, ensuring ongoing development and support. https://github.com/elixir-lang/expert

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15032 · 06.08.2025 г., 11:30

#elixir#debug_adapter_protocol#elixir#language_server#language_server_protocol#lsp ElixirLS is a tool that helps you write and debug Elixir code more easily by providing features like code completion, go-to-definition, inline error reporting, and a powerful debugger that supports breakpoints and step-through debugging. It works with many editors and IDEs through standard protocols, making it flexible to use. It also integrates Dialyzer for static code analysis to catch bugs early and offers a server that helps AI tools understand your code better. Using ElixirLS speeds up development, improves code quality, and makes debugging simpler and more efficient. It supports recent Elixir and OTP versions and can be customized for your project needs. https://github.com/elixir-lsp/elixir-ls

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15545 · 07.03.2026 г., 12:30

#elixir#agent#ai#artificial_intelligence#elixir#event_driven_architecture#functional_programming#orchestration#workflow Jido is a pure functional framework for Elixir to build autonomous multi-agent workflows. Agents are immutable data with a simple `cmd/2` function that transforms state purely and outputs directives for effects like signals or spawning, handled by OTP runtime. It formalizes patterns like standard signals, reusable actions, and hierarchies over raw GenServer, adding AI tools, strategies (ReAct, FSM), and supervision. You benefit by creating scalable, testable, fault-tolerant agent systems easily for production AI apps, saving reinvented code. https://github.com/agentjido/jido