Свежий релиз Python 3.14 снова подвинул границы производительности.
Проведённые бенчмарки показывают — прирост скорости чувствуется и в рекурсии, и в итерациях, и даже в многопоточности.
Что тестировали:
➡️ 6 версий CPython — от 3.9 до 3.14
➡️ Pypy 3.11, Node.js 24 и Rust 1.90 — для сравнения
➡️ 3 интерпретатора: стандартный, JIT, free-threading (без GIL)
➡️ 2 скрипта:
fibo(40) (рекурсия) и bubble sort (10 000 элементов)➡️ 2 режима: 1 поток и 4 потока
➡️ Linux (Intel) и macOS (M2)
Результаты:
📍 Fibonacci (1 поток)
— Python 3.14 в среднем на 27% быстрее, чем 3.13.
— С версии 3.11 Python вышел из категории «медленный язык» в «уже вполне быстрый».
— Pypy по-прежнему монстр — ≈ 5 раз быстрее CPython 3.14, Rust — в 70 раз.
📍 Bubble sort (1 поток)
— Прирост скромнее — около 10%, но 3.14 всё ещё самый производительный CPython.
— Pypy — в 18 раз быстрее, Node — в 6 раз, Rust — в 36 раз.
📍 JIT vs Free-Threading
— JIT почти не ускорил код — эффект минимальный.
—А вот free-threading (без GIL) реально раскрылся: в многопоточном режиме Python 3.14 FT работает в 3 раза быстрее, чем стандартный интерпретатор.
Ключевые инсайты:
— Python 3.14 — самый быстрый CPython на сегодня
— Версии 3.11+ — огромный шаг вперёд
— JIT ещё сырый, но потенциал есть
— Free-threading — игра меняет правила для многопоточных нагрузок
— Pypy по-прежнему король скорости
Интересно, как free-threading поведёт себя в реальных ML и backend-нагрузках.
Уже кто-то пробовал запускать свои пайплайны на 3.14 FT? Делитесь наблюдениями 👇
🔗 Подробная статья-сравнение: https://clc.to/Dx4_iA
🐸 Библиотека питониста
#буст