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
http://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/web.html#aiohttp-web-websockets
In order to implement a #web_server, first create a #request handler.
A request handler is a coroutine or regular function that accepts a Request instance as its only parameter and returns a Response instance:
#aiohttp#asyncio
from aiohttp import web
async def hello(request):
return web.Response(text="Hello, world")
Next, create an Application instance and register the request handler with the application’s #router on a particular HTTP method and path:
https://github.com/aio-libs/aiohttp/blob/master/docs/web_reference.rst
Server Reference
#asyncio#aiohttp#Request#BaseRequest#Server#client#Router#Resource
#typescript#ai_gateway#gateway#generative_ai#hacktoberfest#langchain#llama_index#llmops#llms#openai#prompt_engineering#router
The AI Gateway by Portkey lets you connect to over 1600 AI models quickly and securely through one simple API, making it easy to integrate any language, vision, or audio AI model in under two minutes. It ensures fast responses with less than 1ms latency, automatic retries, load balancing, and fallback options to keep your AI apps reliable and scalable. It also offers strong security with role-based access, guardrails, and compliance with standards like SOC2 and GDPR. You can save costs with smart caching and optimize usage without changing your code. This helps you build powerful, cost-effective, and secure AI applications faster and with less hassle.
https://github.com/Portkey-AI/gateway
YouTube Issues and Economic Updates
🔧 Users in Russia report ongoing issues with YouTube, marking another decrease in platform traffic, as confirmed by Google.
📊 The Russian Communications Ministry (RKN) plans to acquire data on user attempts to access blocked sites, though it already collects some relevant data.
⚙️ The Ministry of Economic Development aims to increase processing limits to enhance labor market flexibility amid personnel shortages.
📈 Predictions suggest the information security market in 2024 could grow by 30% to reach 593 billion rubles, though other estimates are lower.
📺 Yandex is negotiating with Haier, TCL, and Huawei for the installation of its OS on all their TVs supplied to Russia.
💰 AI search engine Perplexity successfully raised $500 million at a valuation of $9 billion, a significant increase from its earlier valuation of $1 billion.
🇺🇸 In the US, an investigation has been initiated against TP-Link over national security concerns, as they hold 65% of the domestic router market.
#YouTube#RKN#EconomicDevelopment#MarketGrowth#InformationSecurity#Yandex#Perplexity#Funding#TPLink#NationalSecurity#Russia#TechNews#AI#Router#Television#DataPrivacy#UserExperience#TrafficIssues