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 1 слични објави

Пребарај: #imagecompression

当前筛选 #imagecompression清除筛选
AppPie

@AppPie · Post #2372 · 27.03.2025 г., 04:04

#Apps Squish: 基于浏览器的批量图像压缩工具 🔗GitHub Squish 是一个现代的、基于浏览器的图像压缩工具,利用 WebAssembly 技术提供高性能的图像优化。这款工具支持多种格式的图像处理,并提供直观的用户界面,让您可以压缩图像而不损失质量。 该项目由 Google Chrome 团队工程师 Addy Osmani 开发,是一系列与图像处理相关开源项目中的一个。Squish 完全在浏览器中运行,不需要将您的图像上传到任何服务器,保证了图像处理的隐私性。 主要特点 - 多格式支持:支持 AVIF、JPEG、JPEG XL、PNG 和 WebP 格式 - 批量处理:可同时处理多个图像文件 - 质量调整:通过滑块平衡文件大小和图像质量 - 拖放操作:可拖放或选择图像进行处理 - 下载选项:支持单个图像下载或批量下载所有处理后的图像 - 默认优化设置:AVIF (50%)、JPEG (75%)、JPEG XL (75%)、PNG (无损)、WebP (75%) - 本地处理:所有处理过程在浏览器中完成,无需上传图像 开源许可证 MIT License。 #GitHub#OpenSource#ImageCompression#WebAssembly#BatchProcessing 📮 频道 @AppPie