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: #whalepositions

当前筛选 #whalepositions清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65366 · 13.04.2026 г., 02:44

🚀 Hyperliquid Whale Positions Reach $3.745 Billion, Data Shows Hyperliquid platform's whale positions currently total $3.745 billion, according to ChainCatcher. Coinglass data reveals that long positions account for $1.91 billion, representing 50.98% of the total, while short positions amount to $1.836 billion, making up 49.02%. The long positions have incurred a loss of $12.4197 million, whereas the short positions have gained $19.721 million. Notably, a whale address 0xa5b0..41 has taken a 15x leveraged long position on ETH at a price of $2,148.7, with an unrealized profit of $3.7797 million. #Hyperliquid#WhalePositions#ChainCatcher#Coinglass#LongPositions#ShortPositions#ETH#LeveragedPositions#UnrealizedProfit#Crypto

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65184 · 11.04.2026 г., 16:56

🚀 Hyperliquid Whale Positions Reach $3.905 Billion Hyperliquid platform's whale positions have reached a total of $3.905 billion, according to ChainCatcher. Data from Coinglass reveals that long positions account for $1.992 billion, representing 51.01% of the total, while short positions amount to $1.913 billion, making up 48.99%. The profit and loss for long positions stands at $29.0862 million, whereas short positions show a loss of $13.7305 million. Notably, a whale address, 0xa5b0..41, has engaged in a 15x leveraged long position on ETH at a price of $2,148.7, currently showing an unrealized profit of $6.6987 million. #Hyperliquid#WhalePositions#Billion#ChainCatcher#Coinglass#LongPositions#ShortPositions#ETH#LeveragedPosition#ProfitLoss