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 2 слични објави

Пребарај: #reactive

当前筛选 #reactive清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14658 · 01.05.2025 г., 15:00

#java#cloud_native#hacktoberfest#java#kubernetes#reactive Quarkus is a Java framework designed for cloud-native and container-first applications, making Java apps start up much faster and use less memory, which lowers cloud costs. It supports both traditional and reactive programming styles in one framework, so you can develop efficiently without learning new tools. Quarkus uses build-time processing and can compile to native images for even better performance. It integrates popular Java standards and libraries, making development smoother and more enjoyable. This means you can build modern, fast, and cost-effective Java applications easily, especially for Kubernetes and cloud environments[1][2][4][5]. https://github.com/quarkusio/quarkus

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14682 · 07.05.2025 г., 13:30

#kotlin#android#awt#compose#declarative_ui#desktop#gui#ios#javascript#kotlin#multiplatform#reactive#swing#ui#wasm#web#webassembly Compose Multiplatform is a Kotlin-based framework by JetBrains that lets you build user interfaces for multiple platforms—iOS, Android, desktop (Windows, macOS, Linux), and web—using mostly shared code. It is based on Jetpack Compose for Android, so you can use similar APIs across platforms, speeding up development and ensuring consistent UI design. iOS support is in beta, web is in alpha, and desktop and Android are stable. You can also access native features like camera or maps easily. This helps you save time, reduce bugs, and create apps that work well everywhere with less effort. https://github.com/JetBrains/compose-multiplatform