📰 Python без GIL: новая эра многопоточности

Недавно в Python 3.13 появилась экспериментальная возможность отключить Global Interpreter Lock — механизм, который десятилетиями ограничивал настоящую многопоточность в Python. Теперь можно сравнить производительность обычной и свободнопоточной версий интерпретатора.

Тесты с CPU-интенсивными задачами показывают ускорение в 3-4 раза при использовании 4 потоков в версии без GIL. Однако за это приходится платить: усложняется сборка мусора, требуется новая система управления памятью, а некоторые объекты становятся просто бессмертными.

Пока free-threaded Python остаётся опциональным, но в будущих версиях, начиная с 3.14, он может стать стандартом. Главный вопрос — насколько быстро сообщество и библиотеки адаптируются к этим изменениям.

🔗 Ссылка - *клик*

@pythonl

SafeWave_10 — десять лет бороздим океан карьеры

Если ты студент и держишь курс на развитие в IT, то 26 августа у тебя есть шанс поймать попутный ветер и попасть на празднование юбилея SafeBoard — программы IT-стажировок от «Лаборатории Касперского».
На одной волне летнего open air окажутся студенты, выпускники программы SafeBoard и эксперты ЛК

Когда: 26 августа 2025
Где: Офис Kaspersky, Москва, Ленинградское шоссе, 39А, стр. 3 + онлайн трансляция

Что в программе:

• Реальные истории от бывших стажеров, ставших экспертами (спойлер — один из них стал СТО)
• Интерактивная лекция о том, как разные типы людей двигают команду к большому успеху
• Музыкальное импров-шоу, розыгрыш мерча, активити-точки и HR-зона для желающих попасть в нашу команду
• И куда же без нетворкинга с компанией единомышленников

Стажировка в Kaspersky — как экспедиция под наставничеством опытных капитанов, регистрируйся чтобы подготовиться к большому плаванию!

https://kas.pr/x7yw?erid=2W5zFK8k4mv

Реклама. АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469

📸 Разработчик запустил свой код на сервере, имея лишь возможность изменения содержимого комментария в Python-скрипте

Участник соревнования UIUCTF 2025 обошёл ограничения задачи, где можно было изменять только содержимое комментария в Python-скрипте и подробно рассказал об этом. Вместо поиска уязвимостей в парсере, он использовал особенность интерпретатора — выполнение ZIP-архивов как Python-кода.

Секрет в структуре ZIP-файлов: Python ищет метаданные в конце архива, что позволило вставить архив в комментарий, сохранив валидность исходного скрипта. При запуске такого скрипта выполнялся код из main.py внутри архива.

🔗 Ссылка - *клик*

@pythonl

🚀 УСКОРЕНИЕ КОДА ЗА СЧЁТ ЛОКАЛЬНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

💡 Используй локальные переменные внутри циклов — это может ускорить выполнение на 20–30%, особенно в критичных по времени участках.

Почему это работает?
В Python доступ к локальной переменной быстрее, чем к глобальной или объектной, потому что локальные хранятся в массиве, а не в словаре.

Пример:

# Медленно: обращение к свойствам объекта в цикле
class Processor:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def compute(self):
        total = 0
        for item in self.data:
            total += item * item
        return total

# Быстрее: кэшируем ссылку на data как локальную переменную
class Processor:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def compute(self):
        data = self.data  # локальная переменная
        total = 0
        for item in data:
            total += item * item
        return total

# Прирост в скорости особенно заметен при больших объёмах данных```