Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?

Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.

https://habr.com/ru/articles/957058/

#Python_314 #parallelism #multithreading

[Перевод] Вышел Python 3.14. Насколько он быстр?

В ноябре 2024 года я написал пост «Действительно ли Python такой медленный?» , в котором протестировал множество версий Python и отметил стабильный прогресс производительности языка. Сегодня девятое октября 2025 года, прошла всего пара дней после официального релиза Python 3.14. Давайте снова запустим бенчмарки, чтобы проверить, насколько быстра новая версия Python! Примечание: если вам неинтересны таблицы и графики и вы хотите просто прочитать мои выводы, сразу переходите к концу статьи .

https://habr.com/ru/articles/954996/

#gil #интерпретаторы #python_314

[Перевод] Нововведения Python 3.14: автодополнение и подсветка синтаксиса в REPL

Команда Python for Devs подготовила перевод обзора новых возможностей REPL в Python 3.14. Теперь автодополнение и подсветка синтаксиса работают прямо в терминале, а цветовую тему можно настроить под себя.

https://habr.com/ru/articles/948852/

#python_314 #repl #автодополнение #подсветка #синтаксиса #терминал #интерактивная_оболочка #pyrepl #цветовая_тема #productivity

[Перевод] Что с Python? Меньше производительности, никакого сахара и больше багов

Python продолжает меняться, но не всегда так, как ждёт сообщество. Новый синтаксический сахар отклоняют, прирост производительности оказывается скромнее обещанного, а очередные депрекации в setuptools ломают проекты. При этом экосистема получает долгожданный стандартный lock-файл и поддержку uv в Dependabot. В статье разбираем, что это значит на практике и почему начинающим Python-разработчикам важно следить за этими изменениями.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/944160/

#python #Python_314 #производительность_Python #pep #синтаксический_сахар #зависимости #setuptools #Dependabot

Subinterpreters в Python 3.14: альтернатива multiprocessing с честным мультикором

Привет, Хабр! В C/C++ давно принято встраивать Python в приложения для скриптовой логики и плагинов. Именно эта экосистема много лет давала повод развивать в CPython идею нескольких изолированных интерпретаторов в одном процессе. Долгое время это было только в C-API: создаёшь новый интерпретатор через Py_NewInterpreter , живёшь с одним общим GIL и кучей глобального состояния. В Python 3.12 появилось ключевое изменение — GIL стал на-интерпретатор (каждый subinterpreter со своим GIL), но доступ был только через C-API. В 3.14 подвезли полноценный высокоуровневый Python-API: модуль concurrent.interpreters и InterpreterPoolExecutor . Теперь можно писать параллельный код без multiprocessing , но с изоляцией уровня «почти процесс». Дальше разберёмся, что это такое, когда это уместно вместо multiprocessing .

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/938292/

#PYTHON #Python_314 #subinterpreters #InterpreterPoolExecutor #concurrentinterpreters #мультипоточность #GIL