Python 3.13
,🚀 Python 3.13 ist endlich da, und wir nehmen die neuen Features genau unter die Lupe! 🐍
In unserer neuesten Podcast-Episode begrüßen wir CF, Python-Core-Entwickler und einer der Maintainer von PyPy. 🎙️ Wenn euch unsere frühere Episode über PyPy gefallen hat, wird diese sicherlich auch interessant für euch sein! PyPy passt hervorragend ins Bild, denn viele der neuen Funktionen in CPython 3.13 wurden direkt oder indirekt von PyPy inspiriert (REPL, JIT). 💡
Natürlich sind auch Johannes, Dominik und Jochen wieder mit dabei. Neben den technischen Themen haben wir diesmal auch einige Meta-Themen:
- Hörerinnentreffen geplant! 📍 Wenn ihr Interesse an einem Treffen im Köln-Düsseldorfer Raum oder in Stuttgart habt, lasst es uns wissen - wir arrangieren dann mal was. 🤝
- Unser nicht ganz so neuer Discord-Channel ist live! 🎉 Schaut mal rein und diskutiert mit uns: Hier ist der Invite-Link. 🔗🔗
- Neu: Offizielles Transkript verfügbar! 📝 Ab dieser Episode ist erstmals ein offizielles Transkript im Podlove Web Player sichtbar (siehe unten, es ist das Icon, das aussieht wie eine Datei). Ist noch nicht multitrack, aber das kommt dann auch demnächst.
Also macht es euch bequem und hört rein in unsere neue Episode zu Python 3.13! 🎧 Wir freuen uns darauf, euch persönlich oder im Discord zu treffen. Viel Spaß beim Hören!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Python 3.13
- Python 3.13 - Release Notes
- REPL
- REPL / Changelog-Eintrag
- PYTHONSTARTUP | Wenn da ein Pfad zu einer Python-Datei drin steht, wird die ausgeführt, bevor die REPL startet
- Live coding music with PyREPL in Python 3.13 — Łukasz Langa
- Tracebacks
- JIT
- An experimental just-in-time (JIT) compiler
- Copy-and-Patch Compilation | Paper von Haoran Xu
- Unterstützte Platformen
- Support for mobile platforms | iOS, Android und Webassembly
- Black Swan Talk PyCon 2019 Russel Keith Magee
- Profiling
- core.py | Python core development podcast
- Free Threading / NOGIL
- Typing
- Debugger
- Meta
- Hörertreffen: Hier für Hörertreffen melden
- Invite-LInk für Discord: #python-podcast
- Picks
- Dominik
- Johannes
- Jochen
- SUBSCRIBE 11 / SUBSCRIBE 12 ist im Mai nächsten Jahres.. gleicher Ort in Berlin
- CF
fridy on 6. Dezember 2024 10:38
Nogil
ich denke neben den erwähnten Bigdata, könnte auch Ansible von echter Multithread profitieren wenn mehre Hoste von einen Controller aus bespielt werden soll. weil man oft sieht das eine CPU gern auch voll ausgelastet ist aber die restlichen CPUs nicht.
man kann etwa beobachten wenn man 200 Hosts hat und die Forks auf 200 dreht ist es manchmal langsamer als mit 50forks wenn man die 200 Hosts hat und in 4 aufrufen a 50 host aufruft ist es schneller
(Da ich keine Detailanalyse vorgenommen habe kommt wohl neben gil auch da zu das bestimmte Objekte bei 200 Hosts großer sind als bei 50 --> Zugriffszeiten )
Jochen Wersdörfer on 7. Dezember 2024 08:31
Hallo Fridy,
gute Idee, ja - habe mich auch schon oft gefragt, warum ansible so lahm ist. Aber kann man da dann nicht einfach die Anzahl der forks hochdrehen https://docs.ansible.com/ansible/latest/playbook_guide/playbooks_strategies.html#setting-the-number-of-forks? Die laufen dann ja jeweils in einem eigenen Prozess und da hat man ja dann schon keine Probleme mehr mit dem GIL. Nogil lohnt sich ja erst, wenn das kopieren der Daten so teuer wird, dass es sich nicht lohnt, dafür neue Prozesse aufzumachen. D.h. wenn der Overhead, die Daten zu serialisieren / deserialisieren den Performancegewinn durch Parallelität auffrisst. Bei ML-Jobs, die Daten in GPUs pumpen ist das beispielsweise der Fall - das geht nur im gleichen Prozess, weil man nur dann den Zugriff auf die Daten behält.
Viele Grüße
Jochen