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 4 слични објави

Пребарај: #tmdb

当前筛选 #tmdb清除筛选
BotsGram®

@botsgram_cu · Post #4112 · 17.07.2021 г., 03:38

¿Que puede hacer este bot? @MovieDatabaseBot Este bot multilingüe puede brindarle información sobre películas, series y personas. Obtenga carteles de películas, historias, actores, directores, calificaciones de críticos y más. Conecte su cuenta TMDb para sincronizar su lista de seguimiento y favoritos, y para calificar películas y programas de TV sin tener que salir de Telegram. Idiomas: varios incluido español (Visto en @botsgram_cu) #películas#series#tmdb

探索号

@seeker_rc · Post #20222 · 11.05.2026 г., 05:25

觅影- 简洁美观的海报墙软件更新到 1.2 版本 觅影 OmniPlay 是一款原生开发的海报墙播放器,支持 mac 、win 双系统。mac 采用 swift 开发,win 采用 C# + .net + Avalonia UI 。底层播放器核心为 MPVKit-GPL / libmpv / FFmpeg 相关组件。ios 版正在开发中。 仓库地址: <https://github.com/nandieling/OmniPlay> ✏ 软件截图 ✏ 功能特色 📚 UI ⦁ UI 简洁且美观,海报墙没有做过多的分类功能,只有搜索、排序功能。 📚 海报墙媒体库 ⦁ 支持海报墙和分集剧照 ⦁ 采用 TMDB 刮... via V2EX 分享创造 标签: #SMB#UI#TMDB ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

Hashtags

✈️ AniShelf | 动漫收藏和追番记录工具 🏷 检索标签:#AniShelf#动漫记录#动漫#日番#追番#TMDb ⭐️ 详情介绍:AniShelf 一款追番记录工具,用来记收藏、追番进度和状态。它像一间私人动画书架,看过 / 在看 / 想看能分清,追番多的人不用再翻备忘录找第几集 搜索走 TMDb,标题和简介支持多语言;个人资料页能看整库,数据也能导出导入,换设备时不用再重建清单 ✅TestFlight ·📱Appstore 🌐GitHub · ✅B站作者 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索

✈️ media-renamer-ai | 批量整理动漫、剧集、STRM 文件,改名归档刮削一次做完 🏷 检索标签:#media-renamer-ai #媒体重命名#重命名#刮削#刮削工具#TMDb#Bangumi#STRM整理 ⭐️ 详情介绍:media-renamer-ai 适合那种手里有很多动漫、剧集、STRM 文件,文件名又乱、来源又杂的人。它不只是帮你猜标题,而是把识别、改名、归档移动、原地整理、刮削写入放到同一套流程里 比较实用的地方它能在 TMDb / Bangumi 两个数据源之间匹配,还能配合本地 Ollama 或 OpenAI 兼容接口做辅助识别,碰上压制组、片源标签很多的文件名,会更容易认出来 而且原地重命名、原地整理、归档移动、单独刮削 nfo / poster / fanart 都给了,模板命名也支持更灵活的写法。你要整理的是成批的番剧和剧集文件,它会很顶用 📖GitHub · 🪟Releases下载 ✈️来源:shai102 开发者 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索