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: #haskell

当前筛选 #haskell清除筛选
宇宙航海誌

@uchuukoukaishi · Post #368 · 31.07.2023 г., 13:36

今天下午碰到一个并发问题,之前写的 Haskell 并发代码有考虑不周的地方,在特定情况下会死锁,简化一下是这样的: replicateM_ n_workers . forkIO $ do { -- Worker 线程 doSomethingThatMayFail; signalTSem semaphore; } -- 主线程 waitTSem semaphore 如果 doSomethingThatMayFail 抛异常导致线程挂了,那么 signal 就 unreachable,于是主线程会卡住。而 GHC 直接检测到了这个问题并在主线程(比较及时地)抛出了 BlockedIndefinitelyOnSTM 异常。 有点好奇是怎么实现的,于是读了一下 GHC,目前初步的理解是:Haskell 中的线程本身是一个会被 GC 的堆分配对象,当前线程 block 时这个线程会被放到 TVar 的 wait queue 里。如果 TVar 被 GC 了,那么这个线程本身也就 unreachable 了(线程本身并不是 GC root),会被 mark 掉。GC 过程中,如果发现某个 thread 是 unreachable 的,那么在最后关头会调用一个叫 resurrectThreads 的函数(Schedule.c),这个函数会检查线程状态对象的 "why_blocked" 字段,如果是 BlockedOnSTM(在 park 的时候设置的),那么就会在这个线程里抛出一个 BlockedIndefinitelyOnSTM 异常(相应地,其他 block 理由也会有其他种类的异常抛出)。 这个机制不使用任何 timer,并且一旦抛出异常就是真的发生 deadlock 了。缺点大概是不 complete ,比如用一个 StablePtr 维持住线程对象的命,就可以 hang forever 了。 #haskell

Hashtags

每日 AWESOME 观察

@awesomeopensource · Post #88 · 29.03.2018 г., 05:42

​​xmonad xmonad 是一种窗口管理器(window manager),用来管理软件窗口的位置和大小,会自动在桌面上平铺(tiling)窗口。xmonad 的所有操作都通过键盘,只适合命令行的重度用户。 语言:#Haskell 分类:#窗口管理器