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 3 слични објави

Пребарај: #github开源

当前筛选 #github开源清除筛选
折腾实验室频道

@TossLabChannel · Post #896 · 21.11.2025 г., 14:33

#WiFi感知#室内安防#HomeAssistant#GitHub开源 ESPectre:基于 Wi-Fi CSI 的室内人体活动检测系统(支持 Home Assistant) ✨ 通过分析 2.4GHz Wi-Fi 通道状态信息(CSI)实现无摄像头移动检测,适合接入 Home Assistant 做智能家居自动化 ESPectre 是一个利用 ESP32-S3 采集 Wi-Fi CSI 来做室内移动 / 占用检测的开源项目,目前 GitHub 上已获得约 2.7k+ Star,属于近期非常热门的 Wi-Fi 感知与智能家居方向项目之一,社区讨论也比较活跃。 项目亮点 • 利用 Wi-Fi 信号变化完成 IDLE / MOTION 检测,无需摄像头、麦克风或可穿戴设备 • 完整的系统架构、数学与信号处理说明,偏工程+研究性质,适合折腾与深度学习 • 原生支持通过 MQTT 接入 Home Assistant,将其作为占用/移动传感器参与自动化流程 硬件与技术栈 • 家庭现有 2.4GHz Wi-Fi 路由器 + 一块 ESP32-S3 开发板(约 10 欧元级别) • 使用 ESP-IDF 进行开发与固件烧录,代码主要由 C 编写 • 仓库内提供 README、SETUP、CALIBRATION 等文档,指导环境搭建、部署与阈值校准 适合人群与玩法 • 想在家中玩“无感占用检测”“无摄像头安防”的智能家居玩家 • 对 Wi-Fi Sensing / CSI / 信号处理感兴趣,想看完整工程实现与算法细节的开发者 • 打算在 Home Assistant 中做更精准的“人在/不在”自动化(灯光、空调、安防联动等) 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel