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: #shippingroutes

当前筛选 #shippingroutes清除筛选

🚢Балкеры с железной рудой меняют курс с Ближнего Востока на Китай. Напряжённость вокруг Ормузского пролива приводит к изменению маршрутов перевозки железной руды. По данным аналитических платформ Kpler и LSEG, несколько судов, следовавших с грузами в страны Персидского залива, были перенаправлены на китайские порты. Аналитики отмечают как минимум четыре таких отклонения маршрутов. Среди них балкер “Cape Shangrila” (около 170 000 тонн железорудного концентрата), который вместо выгрузки в Бахрейне направился в Китай. Судно “Ore Italia” с грузом около 385 000 тонн руды изменило курс с Омана на порт Дунцзякоу. Также балкеры “Cape Jasmine” (около 170 000 тонн) и “Mineral Zimbabwe” были перенаправлены из Персидского залива в китайский порт Циндао. Железная руда остаётся ключевым сырьём для сталелитейной промышленности. Хотя Ближний Восток производит около 56,9 млн тонн стали в год, Китай остаётся крупнейшим мировым потребителем руды, что делает его естественной альтернативой для перенаправления грузов. Для балкерного рынка такие отклонения маршрутов усиливают тонно-мильный фактор и могут перераспределить спрос между региональными рынками в условиях ограничений судоходства через Ормуз. 📌Kpler — международная аналитическая компания, основанная в 2014 году, специализируется на мониторинге глобальных потоков сырья и судоходства с использованием спутниковых и AIS-данных. Компания является частной и принадлежит инвестиционным фондам и основателям. #DryBulk#IronOre#Hormuz#ShippingRoutes#CommodityTrade