TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Погледај објаваПогледај оригинал

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

#release
Резултати

Пронајдени 79 слични објави

Пребарај: #programming

当前筛选 #programming清除筛选
📓 Real Spencer Woo

@realSpencerWoo · Post #33 · 17.12.2019 г., 08:45

Најди сличноПогледај

#技术#Programming 📻 来观赏一下用最美丽的古典文学撰写代码的快感：wenyan-lang GitHub | Online IDE 绿蚁新醅酒，红泥小火炉。晚来天欲雪，能饮一杯无？wenyan-lang 让我们借助于中国古典文言文来编写程序，之后我们即可将文言文编译为清晰的 JavaScript 或者 Python 代码，并直接运行。wenyan-lang 的语法很好理解，比如我们声明三个变量：var a=1, b=3, c=5;。用 wenyan-lang 来撰写即为： 吾有三數。曰一。曰三。曰五。名之曰「甲」曰「乙」曰「丙」。 另外，作者还给出了包括快排、斐波那契数列、汉诺塔等等经典问题或者算法的样例，位于 GitHub - wenyan-lang/examples，有兴趣的同学可以前往观摩。编写好的 wenyan-lang 代码，还可以通过编译器自带的 render.js 渲染为一张优美的 svg 图片，高贵。👍 📮 Via channel: @realSpencerWoo

Hashtags

#技术#programming
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #291 · 15.05.2023 г., 16:00

Најди сличноПогледај

Карта планеты GitHub Посмотрите какой забавный проект - Map Of Github🤩. Каждая точка — это проект GitHub. Размер точки указывает на количество звезд, которые получил проект. Точки соединены в виде графа и образуют кластеры, которые автор объединяет в страны! На карте более 400 000 проектов, сгруппированных по 1100 странам планеты GitHub. Названия стран прикольные - Land of Unity, Hackistan и конечно мои любимые AILandia и Pythonia! В AILandia есть мои любимые штаты - U.S. of Climate, Maplands и Undegrounds, где живут проекты Earth&Climate Tech! Можно нажать на проект, посмотреть его описание и заценить схожие проекты (как на картинке с проектом GemPy). Практического значения может и немного, но визуализация и исполнение просто 🔥! #software#programming

Hashtags

#software#programming
123•••67
← ПретходнаСтраница 1 од 7Следна →