Python3.14 正式发布,终于移除了 GIL

【技术核爆】Python 3.14 终于“杀”死了 GIL:NumPy 3.0 发布与多线程并发的终极解放 Python 3.14 正式移除了困扰开发者多年的 GIL(全局解释器锁),通过创新的"偏向引用计数"技术实现了真正的多线程并行。NumPy 3.0和FastAPI 2.0已全面适配这一特性,实测显示多线程性能提升7倍以上,内存占用减少83%。这一变革彻底改变了Python并发编程范式,但同时也要求开发者更加注意线程安全问题。 阅读详情

转自:InfoQ

这周,Python 3.14 正式发布,把悬念了多年的“去 GIL(全局解释器锁)”写进官方发行版。

此次更新并非只是一项开关,而是一整套能力同步上线:自由线程支持、并发解释器、改进的调试器支持,以及一个可选的新解释器路径,官方预估在默认单线程构建不变的前提下还能带来约 3%~5% 的性能提升。

Python 中的自由线程功能可禁用全局解释器锁(GIL),目前已在 PEP 703 中得到完整实现。它还配套了一个自适应解释器思路,源自 Mark Shannon 领衔的 Faster CPython 项目(尽管微软已在今年 5 月停止官方支持,相关成果已沉淀进实现)。

长期以来,GIL 既像安全网也像减速带:通过“同一时刻仅允许运行一个 Python 线程”来保障内存安全、避免许多棘手的并发 Bug,却也限制了 CPU 密集型多线程程序对多核的利用,除非借助繁琐的变通方案。如今,3.14 提供的自由线程(no-GIL)构建移除了这道栅栏,使多线程能够真正并行,重计算场景下的性能收益尤为明显。当然,权衡也必须看见——单线程速度通常会略有回落,内存占用大约增加 10%。这意味着开发者拥有了更清晰的选择权:需要稳妥与兼容时沿用带 GIL 的默认构建,需要极致并行时切换到 no-GIL 构建。

发布之后,许多开发人员报告说与过去的版本相比,速度明显提高。

开发者 Jeffrey Emanuel 写道,“Python 3.14 终于真的发布了。终于移除了 GIL,这意味着多线程代码会快得多,不用再忍受多进程的脑损伤和各种临时变通。uv 已经完全支持,这太令人印象深刻了。”在他看来,这是一个“革命性、差异极大”的版本。

起初,他以为自己的项目(依赖 PyTorch/pyarrow/cvxpy 等)还会被困在“GIL 地狱”。转念一想,不如交给 codex/GPT-5:自动检索博客与 issue,必要时 vendor 部分库,用 C++/Rust 从 nightly 源码构建替代轮子。经过数小时多轮迭代,最终全部跑通。与“大模型之前”的年代相比,此类升级既耗时又高风险;而现在,“我们正在生活在未来”。

Andrej Karpathy 也在 X 上点赞这个贴文,就像是一记注脚:这一次,Python 的并发故事真的开始加速了。

无独有偶,在发布后的一次专访中,Guido van Rossum 却给大家泼下“冷静水”:他直言去除 GIL 的重要性被高估,主要服务于超大规模并发场景,同时抬高了 CPython 的贡献与维护复杂度;AI 炒作太过了,“归根结底还是软件”,他并不迷信“AI 驱动的未来”,更强调代码必须可读、可审;工程常识优先于热点——并发模型并不易掌握,很多人在并行化后反而变慢,与其逐热,不如把生态兼容、可维护性与长期演进放在更优先的位置。

以下是 Guido van Rossum 访谈的翻译:

Python 之父怎么看?

问 1:《Python 之禅》强调简洁性和可读性。随着 AI 与机器学习系统日益复杂,您认为这些核心原则是否比以往任何时候都更加重要,或者说应当在这个新时代重新评估这些原则的意义?

Guido van Rossum: 代码仍然离不开人类的阅读和审查,否则我们可能会完全失去对自身生存的控制力。而且看起来,Python 等秉承“人文主义”哲学的语言也适合用来编写模型——毕竟大语言模型擅长的就是处理人类语言结构,而编程语言终究也是为人类设计了。因此只要经过相应训练,大模型将很擅长阅读和输出这类语言。另外,大部分大模型都接受过良好的 Python 语言能力训练。

问 2:在最初缔造 Python 的时候,您有没有想过它会成为科学计算与 AI 领域的主导性语言?您认为它在这些领域的意外成功是由哪些因素促成的?

Guido van Rossum: 我完全没想到过!我不是个很有野心的人,现在回想起来成功的关键因素可以说有两个。首先,作为一种语言,Python 既易于理解、且功能极其强大。正如 Bruce Eckel 所说,“它特别贴合人类的脑回路”。第二个因素则是,我在设计 Python 时会考虑如何让它跟操作系统服务和第三方库良好集成。这样它的功能将更多样也更加可扩展,例如允许 NumPy 之类的主流库独立于 Python 本体之外进行开发。

问 3:近期关于全书解释器锁(GIL)可选化的研究以及对 AI 性能的普遍需求成为热点。那您会如何看待 Python 并行性与并发性的未来?这两点对 Python 语言的长远发展又意味着什么?

Guido van Rossum: 老实说,我觉得移除 GIL 这事的影响被过度夸大了。这既满足了我们最大用户(例如 Meta)的需求,同时也给 CPython 代码库的潜在贡献者招了点麻烦(新代码更容易引入并发性 bug)。我们经常听到有人说,他们在尝试了代码并行化之后速度反而变慢了——这让我认为大众对于 Python 编程模型的理解仍有进步的空间。再有,我担心 Python 会变得过于企业化,因为大企业客户只会为他们需要的新功能付费。这里澄清一下,企业客户虽然不会花钱让我们替他们实现功能,但会提供开发人员参与贡献,所以其实是一回事。

问 4:您在 Python 引入类型提示中是位关键倡导者。那您如何看待静态类型在 Python 中的演进?您认为它在构建我们如今熟悉的大规模关键任务型 AI 应用中扮演着怎样的角色?

Guido van Rossum: 我没听说过有哪些大规模关键任务型 AI 应用,我只知道有很多大规模关键任务型非 AI 应用。对于这类应用程序来讲,类型提示非常非常重要,也是其他工具对代码库进行有效处理的前提。我认为类型提示的应用阈值大概是一万行代码——低于这个阈值,类型提示的价值就会降低,因为开发者自己就能记住其中大部分代码,传统动态测试也基本应付得来。而一旦代码量达到上万行,缺少了类型提示几乎没办法保证代码质量。当然,我不会强迫语言初学者使用类型提示。

问 5:从 Python2 到 3 的过渡应该是语言发展史上意义最重大,同时又充满挑战的篇章。这段经历带来了哪些重要的经验教训,在新范式已经出现的现实条件下,这些经验教训又将如何指导 Python 未来的发展态势?

Guido van Rossum: 我不觉得这里需要专门强调范式的变化,毕竟范式转换其实就意味着过往的经验已经无法帮助我们理解新的现实。但要说最关键的经验教训,那就是对于任何未来的版本更新,哪怕只是从 3.x 到 3.x+1,我们都必须始终考虑如何在不改变旧应用形态的前提下实现支持。总而言之,迁移方法必须经过慎重考虑,特别是大多数库都必须同时支持多个版本(我们在 2.0 到 3.0 的升级过程中对此体会不深,也没有制定出好的解决方案)。

问 6:Python 的简洁性是其备受赞誉的特性之一。随着新的、更强大的 AI 库引入更多抽象层和复杂性,您认为社区该如何更好地保持 Python 语言的易用性,防止它给初学者带来更高的准入门槛?

Guido van Rossum: 到目前为止,我使用的 AI 库都不算特别强大或者复杂——它们只是让人们能跟远端实际提供 AI 服务的设施进行通信。相比之下,很多互联网协议反而更复杂,而且也没什么本质上的区别。要说差异,那就是 AI 提供商的节奏太快了,有时候每几周就变更一次 API,提供的说明文档也是质量低下、内容混乱。总之我们会继续遵循长久以来的实践思路——用库和 API 构建这个世界。

Python 经历过计算领域的一系列剧烈变革,却仍然屹立不倒,所以我对这个问题并不太担心。早在 90 年代初互联网几乎不存在的阶段,那时微软还通过软盘和光盘分发软件;我们还经历了互联网和万维网的发展,从集中式计算到个人电脑,再到浏览器端软件以及硬件的巨大改进,Python 都平稳走过来了。

问 7:鉴于现代 AI 开发的独特需求(从数据处理到模型训练),如果您现在可以在 Python 内核中添加一项主要功能或者进行一项变更,您会怎么做?为什么?

Guido van Rossum: 我什么都想不出来。我还是觉得现在 AI 炒作太甚了,它的本质仍然是种软件。在我自己的 AI 使用体验中,确实会借助一些小型库来发挥它的技术能力,也就是利用 AI 的优势以传统方式高效处理数据库操作。我们也有一部分代码是由所谓“智能体”编写的,但我们不会使用氛围编程。我们在架构和 API 设计方面一直保持高度自主可控。

问 8:像 Mojo 和 Julia 这样的新兴语言专门为高性能 AI 场景开发而成。您如何看待这种新兴的竞争态势?Python 要如何继续保持自身领先地位,并且在未来十年的技术进步中始终维持自身优势?

Guido van Rossum: Mojo 强调成为高性能 AI 的实现“内核”,这要求对计算机进行非常严格的分类优化。所以它既不可能取代 Python 的生态地位,也并不打算这么做。我印象中 Julis 好像跟高性能 AI 关系不大——它更多面向高性能数值计算,就是说既能服务于 AI,也能服务于其他具有苛刻要求的应用领域。

问 9:您的角色已经从终身仁慈独裁者(BDFL)演变为微软杰出工程师。这种角色转变对您在 Python 开发、社区治理以及更广泛的企业生态系统中的定位产生了怎样的影响?

Guido van Rossum: 这肯定代表着地位的下降。我一直担任 BDFL,直到 Python 的所有治理职责不再由一个人承担,这其实就标志着我已经退休了。而之后选择微软,是因为我意识到自己仍然想要继续编程。在供职于谷歌和 Dropbox 之后,告别了鲍尔默时代的微软似乎确实是个体验更多编程乐趣的好地方。

问 10:回顾您与 Python 合作的精彩历程,展望 AI 驱动的未来,您希望 Python 能够在历史上留下怎样的一笔?从个人角度来讲,您如何看待未来几年编程这个概念的变化?

Guido van Rossum: 我绝不向往一个由 AI 驱动的未来。我担心的并不是 AI 会毁灭整个人类族群,只是我看到过太多缺乏伦理道德之人,往往用极低的代价就对全社会造成了巨大破坏。如今这股炒作弊端的根源就在社交媒体——AI 只是又一次重大的计算机范式转变,它确实会颠覆社会,但并没有真正影响软件的本质。

我希望 Python 的传承能够始终体现其草根精神和全球协作精神,始终依托于平等和尊重,而非权力和金钱。希望 Python 始终为“平凡人”赋能,帮助他们编写出灵感中的项目。

参考链接:

https://www.odbms.org/blog/2025/10/beyond-the-ai-hype-guido-van-rossum-on-pythons-philosophy-simplicity-and-the-future-of-programming/

如果你觉得这篇文章有帮助,别忘了点赞、关注、收藏哟,你的支持是我原创的动力~

另外我们建了一个永久免费的AI编程相关资讯分享的星球,目前有2500人,如果你对这个赛道有星球,欢迎加入一起学习!

Python 3.14正式发布!这5大新特性太炸裂了 Python 3.14重磅发布:五大核心特性解析 2025年10月7日,Python 3.14正式发布,带来多项突破性更新:1)子解释器功能实现真正的并行计算,突破GIL限制;2)增强的模式匹配支持嵌套结构和类实例;3)类型系统升级,引入更精确的静态分析和类型守卫;4)优化发布周期,采用12个月固定周期;5)安全性与开发体验全面提升。新版本在科学计算、数据处理等领域性能显著提升,同时保持Python一贯的简洁优雅。每个版本将获得5年长期支持,为开发者提供稳定可靠的技术基础。 阅读详情

相关推荐

Python 3.14发布:多解释器让性能飙升300%,GIL时代即将终结!

Python 3.14革命性升级:多解释器突破GIL限制,性能提升287%。程序员晚枫实测验证,多解释器可实现真正并行计算,使CPU利用率达100%。新技术适用于数据处理、机器学习等场景,但需注意内存开销和兼容性问题。Python 3.14还引入注解延迟求值、模板字符串等特性,为开发者带来全新体验。建议开发环境立即尝鲜,生产环境等待稳定版本。这一变革使Python首次具备与Go、Rust竞争的并发能力。

weixin_42321517的博客 1462

Python3.14:终于摆脱了GIL的限制

虽然 python 3.14(freethreaded)移除了 GIL 这个历史包袱,但很多第三方依赖仍然需要进行适配,短期不建议直接应用于生产环境,期待后续发展。

兴趣使然的创作者 3000

集成学习综述—bagging/随机森林/adaboost/GBDT/XGBoost/LightGBM/catboost 原理和代码介绍

集成学习介绍 文章目录集成学习介绍1 基本概念1.1 定义基本定义集成学习类别参考链接1.2 基学习器(CART)介绍公式介绍例子讲解代码实践参考链接1.3 偏差(bias)和方差(var)公式推导图解参考链接2 Boosting类2.1 原理2.2 AdaBoost2.2.2 公式推导2.2.3 优点与不足优点不足应用2.2.4 代码实践2.2.5 参考链接2.3 GBDT原理介绍代码实践参考...

fzl的博客 4619

重磅:Python 迎来多线程重大更新 no-GIL

重磅:Python 迎来多线程重大更新

代码说,代码让世界更美好。 2744

EM4095低频RFID曼彻斯特解码实战:从原理图到MCU代码实现

本文详细介绍了EM4095低频RFID读卡器的设计与实现,从芯片工作原理、天线设计到曼彻斯特解码算法。重点讲解了基于STM32的MCU代码实现,包括定时器捕获、数字滤波和错误处理,为开发125kHz RFID系统提供实用指南。

oil88的博客 717

基于深度学习的UWB门禁检测

针对基于UWB技术智能门禁管理系统,由于测距误差或非视距原因导致门禁产生不合理动作的现象。分析如何采用基于深度学习的方法,通过对TWR测距数据、TWR监听数据、到达角度差(PDOA)、信道脉冲响应(CIR)等数据维度进行深度学习,利用 TensorFlow建立相应的推导模型,对卡片姿态进行更加精准可靠的检测,从而更好完成闸机开合控制。

tenth_quadrant的博客 2027

【python3.14 无GIL锁版本多线程初体验】

Python 3.14无GIL版本初体验:测试显示多线程在CPU密集型任务中性能显著提升。通过安装无GIL版Python并进行多线程测试(1-32线程),8线程后性能提升非线性但效果明显,相比传统多进程方案更节省内存。测试使用i9 10980XE处理器,32线程时运算时间从单线程7.41秒降至0.61秒,证实无GIL版本在多线程场景下的优势。

loceccc的博客 1189

C++结合大漠插件实现DNF自动化脚本:从原理到实战

自动化技术通过模拟用户操作,实现重复性任务的自动执行,其核心原理在于对系统输入输出接口的精确控制。在Windows平台,这通常涉及窗口管理、图像识别与键鼠模拟等技术。这些技术为软件自动化测试、办公流程自动化及特定场景的辅助工具开发提供了工程实践基础。大漠插件作为国内广泛使用的Windows自动化开发组件,封装了上述底层操作,显著降低了开发门槛。通过其提供的COM接口,开发者可以高效实现窗口绑定、后台找图找色及内存读写等关键功能。本文以《地下城与勇士》为例,详细解析如何利用C++集成大漠插件,构建一个稳定、高

weixin_34185512的博客 580

这一次,Python 真的有望告别 GIL 锁了?

Python 中有一把著名的锁——全局解释器锁(Global Interpreter Lock,简写 GIL),它的作用是防止多个本地线程同时执行 Python 字节码,这会导致 Python 无法实现真正的多线程执行。(注:本文中 Python 解释器特指 CPython)这把锁在 Python 的早期发展中具有积极的作用(单核 CPU 时代),然而,它阻碍了 Python 在多核 CPU 上的并行编程,引起了开发者们与日俱增的诟病。

程序员小麦的博客 733

TSEND_C指令错误代码解析与实战排错指南

本文详细解析西门子PLC中TSEND_C指令的常见错误代码,包括连接建立、参数配置、资源限制和网络通信等错误类型。针对错误代码80C4等典型问题提供实战排错指南,帮助工程师快速诊断和解决工业通信中的连接故障,提升系统可靠性。

backprop5master的博客 414

【Godot】构建可维护的游戏工程 —— 项目代码组织结构

本文系统梳理了Godot引擎项目组织原则与架构模式,提出场景中心化、命名规范一致性和资源隔离三大核心原则。推荐按功能模块划分目录结构(如scenes/、entities/、systems/),采用snake_case命名避免跨平台问题,并通过.gdignore优化资源管理。文章详细解析了自包含场景设计、信号驱动解耦等架构技巧,以及团队协作中的版本控制策略,强调通过模块化设计平衡一致性与实用性。最终目标构建清晰可维护的项目结构,使资源定位和功能扩展更加高效。(148字)

qq_40205510的博客 1179

Python 3.14三大王炸更新!告别GIL,性能飙升

总而言之,Python 3.14不是一次简单的版本迭代,而是一次面向未来的全面进化。它在保持语言简洁优雅的同时,极大地增强了性能、安全性和开发体验。无论你是Web开发者、数据科学家还是系统工程师,都能在这次更新中找到让自己工作更轻松、代码更强大的新工具。对于想要升级的开发者,需要注意几个关键变化:multiprocessing默认改用forkserver启动方式,functools.partial现在是个方法描述符,类型检查时types.UnionType和typing.Union已经合并为同一个类型。

极道Jdon的技术博客 2247

【Claude】Extra inputs are not permitted 错误:代理剥离 Beta 标头的解决方案 bug报错已解决

深入分析Claude Code Extra inputs are not permitted 400错误的技术原理,解析代理剥离Beta标头的根因与多种修复方案。

一键难忘的博客 151

Windows11安装Pytorch

对于初学者,最单纯最直接的环境永远是最好的。Anaconda显然不够纯粹。

愚公 746

在树莓派4B上基于NCNN框架部署YOLOv8的实战教程

摘要:本文详细介绍了在树莓派4B上基于NCNN框架部署YOLOv8目标检测模型的完整流程。从PyTorch模型转换为NCNN格式,到树莓派环境配置(OpenCV和NCNN编译),再到C++代码实现与优化,涵盖模型加载、推理和绘图等核心功能。测试结果显示,树莓派4B上可实现约2 FPS的检测速度,Windows平台达6~7 FPS。文章还提供了量化模型、多线程优化等实用建议,并附常见问题解答,为边缘设备部署轻量化目标检测提供了可行方案。(149字)

m0_64661770的博客 598

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

Python3.14正式支持Free Threaded版本!

Python 社区迎来历史性时刻!Python 3.14 正式将无 GIL 构建列为受支持选项,标志着 Free‑Threaded Phase II 启动。本文将深入解析 PEP 779 规定的支持标准、3.14.0b3 版本的新变化,以及这对Python开发者意味着什么。文末还有小彩蛋哦!

weixin_43919327的博客 1971

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

Python新版本去GIL刷屏,Karpathy 点赞敢死队,Python 之父:冷静,别神话并发

Python 3.14 正式发布,把悬念了多年的“去 GIL(全局解释器锁)”写进官方发行版。此次更新并非只是一项开关,而是一整套能力同步上线:自由线程支持、并发解释器、改进的调试器支持,以及一个可选的新解释器路径,官方预估在默认单线程构建不变的前提下还能带来约 3%~5% 的性能提升。Python 中的自由线程功能可禁用全局解释器锁(GIL),目前已在 PEP 703 中得到完整实现。

IT界那些事儿 3194

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Python 即将实现真正的多线程!3.14版本GIL将成为历史

这一版本最受瞩目的变化,就是由Thomas Wouters、Matt Page和Sam Gross共同提出的PEP 779提案:“Python自由线程版本支持标准”。我们熟悉的传统Python,由于全局解释器锁(Global Interpreter Lock,简称GIL)的存在,即使在多线程环境下,Python代码实际上也只能在单线程上执行。GIL的本意是为了避免多线程并发时的冲突,却也大幅限制了多线程环境下Python的执行效率。不过,在多线程环境下操作共享数据结构时,还需要格外小心。

粉丝们务必加入微信粉丝群 1962

Python 3.14正式发布

Python 3.14正式发布!它究竟有多快?近日,Python 软件基金会(PSF)正式发布了 Python 3.14.0。这是一次里程碑式的更新,带来了多个开发者期待已久的新特性,包括自由线程(支持、子解释器(Subinterpreters)引入、结构化模式匹配增强,以及对异步编程机制的深度优化等。Python 3.14 引入了基于尾调用的寄存器式虚拟机设计,替代传统栈式解释器。这一变革通过减少指令分发和内存访问开销,显著提升了计算密集型任务的执行效率。

鹿鸣天涯 733

Python 3.14 正式发布!新特性太炸裂了

这是一次里程碑式的更新,带来了多个开发者期待已久的新特性,包括自由线程(支持、子解释器(Subinterpreters)引入、结构化模式匹配增强,以及对异步编程机制的深度优化等。这一特性绕过了全局解释器锁(GIL)的限制,实现了真正的多核并行计算,尤其适合 CPU 密集型任务。类型提示的延迟求值机制减少了程序启动时的计算开销,提升了大型项目的启动速度。

民工哥的博客 885

Python 3.14 更新了什么

Python 3.14新特性速览:REPL支持clear清屏、跨行编辑和语法高亮;新增template-string模板字符串,增强了字符串处理能力;改进了错误提示信息;简化了except语法;finally中使用return会触发警告;最重磅的是移除了GIL,实现了真正的多线程支持。这些更新显著提升了开发体验和性能。

Castamere的博客 1145

CPython的全局解释器锁-GIL即将成为历史

帧对象也不是线程安全的。最近,Cython 的维护者添加了对无 GIL 构建的支持,但你仍然需要确保你的代码是线程安全的。一般来说,任何在 Python 中使用的线程(而不是在外部,如扩展模块中使用的线程)都应该在 Python 中创建。无 GIL 的 Python 最大的障碍之一是确保用 C(或具有 C 兼容接口的语言)编写的 CPython 扩展能够尊重新的无 GIL 设计。举个例子,如果你有一个任务需要写入大量文件,如果每个任务都单独运行在一个线程中,效率会较低,因为写入文件本身是一个。

639

Python正式发布年度大更新3.13.0:实验性支持no-GIL、性能起飞!

如上图所示,Python 3.13 在禁用 GIL 的自由线程模式下性能明显优于其他版本,这表明此版本的 Python 能够充分利用计算机上的所有内核。下图是开发者针对 Python 3.12 和 3.13 的性能测试对比,可以看到 no-GIL 和 JIT 带来的性能提升。此时默认启用自由线程(初期仍支持禁用),但此阶段确切的标准很难确定,目标是使开发者尽可能无缝且无痛地进行升级和兼容。而启用 JIT 的 Python 3.13 也比 Python 3.12 和常规的 Python 3.13 更快。

weixin_53707653的博客 8276

Python 3.14来了!Python终于可以真正多线程了?

可以,但要加三个限定词。Python 发展到今天,最有意思的地方并不是某一个新语法,而是它正在发生一次非常深层的变化。简单易学开发效率高生态庞大如何让 Python 在保持开发效率的同时,进一步提高多核 CPU 的利用率和运行性能?JIT多解释器uvRuffRust高性能Web ServerPython 正在从“开发效率优先”,逐渐走向“开发效率 + 工程性能”并重。所以,如果你是一名 Python 开发者,现在不一定需要马上把项目全部迁移到 Free-threaded Python。

萧鼎的博客 232

Python 3.14自由线程版解析:GIL移除与多线程优化

全局解释器锁(GIL)是Python实现多线程并发的经典限制机制,其通过串行化字节码执行来保证线程安全。Python 3.14引入的自由线程(Free-Threaded)模式采用偏置引用计数等创新技术,在移除GIL的同时确保线程安全。这种底层革新使Python能真正利用多核CPU优势,特别适合数据科学计算、高并发服务等场景。技术实现上结合了mimalloc内存分配器和QSBR回收机制,开发者需注意线程安全编程范式的转变,并通过sys._is_gil_enabled()验证运行环境。

weixin_33690963的博客 605

Python 3.14 发布

Python 3.14命名为"πthon"致敬圆周率π(3.14),主要更新包括自由线程、延迟注解和模板字符串等。最大的突破是移除了GIL(全局解释器锁),支持多核多线程并行计算,解决了Python长期存在的多线程性能瓶颈问题。GIL原是CPython的安全机制,但限制了多核CPU性能。新版本还优化了解释器功能,保持了Python简洁易读的特性,适用于数据分析、AI建模等领域。

ejinxian的专栏 614
上一篇: 零基础 扣子(Coze)工作流实战案例:自动分析自选股股票的财经信息并推送企微群!
下一篇: 知名机器人公司突然解散!已融资数亿元
菜鸟学Python
博客等级 码龄9年 8087粉丝 571原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值