🥇Оценка изменения производительности CPython за последние 5 лет

Мигель Гринбе (Miguel Grinberg), автор нескольких книг по Python-фреймворкам SQLAlchemy и Flask, опубликовал результаты тестирования производительности веток CPython с 3.9 по 3.14. Дополнительно аналогичные тесты проведены для Pypy 3.11 (реализация Python с JIT-компилятором), Node.js 24 и Rust 1.90. Для выпусков CPython 3.13 и 3.14 дополнительно измерена производительность при включении JIT-компилятора и режима сборки Free-threading без глобальной блокировки.

Для изменения производительности использовались скрипты для вычисления чисел Фибоначчи (глубокая рекурсия) и пузырьковой сортировки случайно генерируемых чисел, запускаемые в однопоточном режиме и с разделением на 4 потока. Тесты запускались в Ubuntu 24.04 на ноутбуке с CPU Intel Core i5 и macOS Sequoia на ноутбуке с SoC Apple M2.

В большинстве тестов CPython 3.14 оказался быстрее ветки 3.13 примерно на 20%, при том, что в некоторых тестах ветки 3.11 и 3.12 оказались быстрее 3.13. Отрыв 3.14 от веток 3.9 и 3.10 составил примерно два раза. Pypy, Node.js и Rust обогнали CPython 3.14 в первом тесте в 4.93, 4.88 и 69.82 раз, а во втором тесте в 18.14, 6.64 и 36.15 раз, соответственно (сравнивались только однопоточные режимы).

Оценка изменения производительности CPython за последние 5 лет

Режим без глобальной блокировки в CPython 3.14 позволил в два раза ускорить многопоточное выполнение. Включение режима с JIT в CPython не привело к существенному росту производительности, а в тесте ветки 3.14 в macOS даже замедлило выполнение.