Python 3.14 против 3.13 / 3.12 / 3.11 / 3.10 ⚡ Тест скорости (AMD и Intel)

Описание: Действительно ли Python 3.14 быстрее? Он был протестирован в более чем 100 бенчмарках с использованием процессоров AMD Ryzen и Intel Core — вот реальные результаты.

В этом видео мы рассматриваем результаты тестирования производительности #Python 3.14 в сравнении с более ранними версиями — 3.13, 3.12, 3.11, 3.10 — с использованием более 100 различных бенчмарков для широкого спектра рабочих нагрузок.

Все тесты проводились в системах Windows 11 с использованием библиотеки #pyperformance — набора инструментов для бенчмаркинга, поддерживаемого сообществом Python.

Аппаратные платформы включали процессоры как серии #AMD Ryzen 7000, так и #Intel Core 13-го поколения, протестированные на настольных компьютерах, ноутбуках и мини-ПК.

🕰️ Временные метки:
0:00 Введение
0:50 Процессор AMD
1:00 AMD: приложения
1:10 AMD: asyncio
1:40 AMD: deepcopy
1:50 AMD: ведение журнала
2:00 AMD: математика
2:10 AMD: регулярные выражения
2:20 AMD: scimark
2:30 AMD: сериализация
2:50 AMD: sql
3:00 AMD: запуск
3:10 AMD: sympy
3:20 AMD: шаблон
3:30 AMD: другие
4:25 Процессор Intel
4:40 Intel: приложения
4:50 Intel: asyncio
5:20 Intel: deepcopy
5:30 Intel: ведение журнала
5:40 Intel: математика
5:50 Intel: регулярные выражения
6:00 Intel: scimark
6:10 Intel: сериализация
6:30 Intel: sql
6:40 Intel: запуск
6:50 Intel: sympy
7:00 Intel: шаблон
7:10 Intel: другие
8:00 Итоги

🖥️ Среда тестирования:
ОС: Windows 11
Инструмент: pyperformance 1.12.0
Аппаратное обеспечение: AMD Ryzen 7000 / Intel Core 13-го поколения
Протестированные версии: Python 3.14.0 / 3.13.9 / 3.12.10 / 3.11.9 / 3.10.11 (все 64-разрядные версии).

📚 Подробнее:
🔹 https://en.lewoniewski.info/2025/pyth...
🔹 https://python.lewoniewski.info

📊Список бенчмарков:
Программа Python 2to3: 2to3.
Тесты Argparse: many_optionals, subparsers.
Асинхронные генераторы: async_generators.
Рабочие нагрузки асинхронного дерева: async_tree_none, async_tree_cpu_io_mixed, async_tree_io, async_tree_memoization.
Асинхронный ввод-вывод: asyncio_tcp, asyncio_tcp_ssl, asyncio_websockets.
Токенизатор BPE: bpe_tokeniser.
Шаблон Chameleon: chameleon.
Создание фракталов, подобных игре хаоса: chaos.
Параллельная коммуникация моделей: bench_mp_pool, bench_thread_pool.
Реализация блочного шифра AES на чистом Python: crypto_pyaes.
Тесты Deepcopy: deepcopy, deepcopy_reduce, deepcopy_memo.
Рендеринг документации с помощью Docutils: docutils
Тесты Dulwich: итерация по всем коммитам Git: dulwich_log
Тесты GC link и traversal: create_gc_cycles, gc_traversal
Рендеринг шаблона с помощью модуля Genshi: genshi_text, genshi_xml
Производительность Go: go
Решатель настольной игры Hexiom: hexiom
Проверка производительности парсера html5lib: html5lib. Производительность JSON: json_dumps, json_loads.
Производительность логирования: logging_format, logging_silent, logging_simple.
Шаблоны Mako: mako.
Решатель для доски Meteor Puzzle: meteor_contest.
Простой решатель для N-ферзей методом полного перебора: nqueens.
Производительность операций с pathlib: pathlib.
Производительность травления: pickle, pickle_dict, pickle_list, pickle_pure_python.
Вычисление цифр числа Пи: pidigits.
Производительность запуска Python: python_startup, python_startup_no_site.
Простой трассировщик лучей: raytrace.
Производительность компиляции регулярных выражений: regex_compile
Производительность регулярных выражений с использованием бенчмарков из игры Computer Language Benchmarks: regex_dna.
Производительность регулярных выражений с использованием бенчмарков Фредика Лунда: regex_effbot.
Производительность регулярных выражений с использованием бенчмарков V8: regex_v8
Тесты Ричардса: richards, richards_super.
Последовательная верхняя релаксация (SOR): scimark_fft.
LU-разложение: scimark_lu.
Алгоритм Монте-Карло для вычисления площади круга: scimark_monte_carlo.
Последовательная верхняя релаксация (SOR): scimark_sor scimark_sor.
Умножение разреженных матриц: scimark_sparse_mat_mult.
MathWorld "Стодолларовые стозначные задачи" (Задача №3): spectrumal_norm.
SQLite: sqlalchemy_declarative, sqlalchemy_imperative
SQLGlot V2: sqlglot_v2_normalize, sqlglot_v2_optimize, sqlglot_v2_parse, sqlglot_v2_transpile
Агрегат Python для SQLite: sqlite_synth.
SymPy: sympy_expand, sympy_integrate, sympy_sum, sympy_str.
HTTP-запросы с Tornado: tornado_http.
Производительность проверок isinstance() по протоколам, проверяемым во время выполнения: typing_runtime_protocols.
Микробенчмарк для распаковки последовательностей Python: unpack_sequence.
Тест производительности травления: unpickle, unpickle_list, unpickle_pure_python.
Проверьте производительность обработки XML в ElementTree: xml_etree_parse, xml_etree_iterparse, xml_etree_generate, xml_etree_process.
Тест Telco decimal: telco.
А также: comprehensions, coroutines, coverage, tomli_loads, deltablue, django_template, fannkuch, float, generators, mdp, nbody, pprint_safe_repr, pprint_pformat, pyflate.