{"id":144639,"date":"2025-10-10T11:11:59","date_gmt":"2025-10-10T09:12:04","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/oczenka-izmeneniya-proizvoditelnosti-cpython-za-poslednie-5-let"},"modified":"2025-10-10T11:11:59","modified_gmt":"2025-10-10T09:12:04","slug":"oczenka-izmeneniya-proizvoditelnosti-cpython-za-poslednie-5-let","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/oczenka-izmeneniya-proizvoditelnosti-cpython-za-poslednie-5-let","title":{"rendered":"Bewertung der Leistungs\u00e4nderung von CPython in den letzten 5 Jahren","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Miguel Grinberg, Autor mehrerer B\u00fccher \u00fcber Python-Frameworks wie SQLAlchemy und Flask, hat die Leistungstests von CPython-Versionen 3.9 bis 3.14 ver\u00f6ffentlicht. Dar\u00fcber hinaus wurden \u00e4hnliche Tests f\u00fcr Pypy 3.11 (eine Python-Implementierung mit JIT-Compiler), Node.js 24 und Rust 1.90 durchgef\u00fchrt. F\u00fcr die Versionen CPython 3.13 und 3.14 wurde au\u00dferdem die Leistung mit aktivem JIT-Compiler und im Free-Threading-Modus ohne globale Sperre gemessen. <\/p>\n

Zur Messung der Leistung wurden Skripte zur Berechnung von Fibonacci-Zahlen (tiefe Rekursion) und zur Durchf\u00fchrung einer Sortierung mit Bubble Sort von zuf\u00e4llig generierten Zahlen verwendet, die im Einzelthread-Modus und in einer Aufteilung auf 4 Threads ausgef\u00fchrt wurden. Die Tests wurden unter Ubuntu 24.04 auf einem Laptop mit einem Intel Core i5-CPU und unter macOS Sequoia auf einem Laptop mit einem Apple M2 SoC durchgef\u00fchrt. <\/p>\n

In den meisten Tests erwies sich CPython 3.14 als etwa 20 % schneller als die Version 3.13, wobei in einigen Tests die Versionen 3.11 und 3.12 schneller als 3.13 waren. Der Abstand von 3.14 zu den Versionen 3.9 und 3.10 betrug etwa das Doppelte. Pypy, Node.js und Rust \u00fcbertrafen CPython 3.14 im ersten Test um das 4,93-fache, 4,88-fache und 69,82-fache, und im zweiten Test um das 18,14-fache, 6,64-fache und 36,15-fache, jeweils (es wurden nur die Einzelthread-Modi verglichen).

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Der Modus ohne globale Sperre in CPython 3.14 hat die Multithread-Ausf\u00fchrung verdoppelt. Die Aktivierung des JIT-Modus in CPython f\u00fchrte nicht zu einer signifikanten Leistungssteigerung und verlangsamte sogar die Ausf\u00fchrung in einem Test der Version 3.14 auf macOS.

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In Einzelthread-Tests hat der Modus ohne globale Sperre die Ausf\u00fchrung von Aufgaben merklich verlangsamt, w\u00e4hrend der JIT-Modus kaum Auswirkungen auf die Leistung hatte.

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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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