🖥 Что нового в Python 3.14 и почему стоит перейти

Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный релиз, который содержит как изменения в самом языке, так и улучшения в реализации, стандартной библиотеке, отладке и взаимодействии с многопоточностью.

Ниже - обзор ключевых нововведений, их смысла, применимости и возможных подводных камней.

🟠Основные нововведения (Release highlights)

- Отложенная (ленивая) оценка аннотаций - теперь аннотации не вычисляются сразу, что уменьшает накладные расходы.
- Поддержка нескольких интерпретаторов в рамках одного процесса через новый модуль.
- Новый синтаксис шаблонных строк (t-strings), который даёт больше контроля над статической и интерполированной частью.
- Более информативные сообщения об ошибках (например, подсказки для опечаток в ключевых словах).
- Поддержка формата сжатия Zstandard в стандартной библиотеке.
- Улучшенные возможности для отладки и профилирования, в том числе подключение к живому процессу без остановки.
- Улучшения в asyncio — команды для визуализации и диагностики задач, стеков ожидания и зависимостей.
- Уменьшение пауз сборщика мусора (gc) через инкрементальный сбор.
- Подсветка синтаксиса и автодополнение модулей в интерактивном режиме (REPL) по умолчанию.

🟠 Подробности и примеры

Ленивые аннотации - deferred evaluation of annotations

Раньше аннотации (для типов, документации, подсказок) могли вызывать вычисления прямо при определении функции или класса. Теперь они хранятся в виде «ленивых» структур и вычисляются по надобности. Это снижает накладные расходы на загрузку кода, особенно если аннотации сложные или содержат много forward-ссылок.

Есть модуль annotationlib, который позволяет исследовать аннотации программно и выбирать формат их получения — строки, объекты или отложенные ссылки.

Когда это особенно помогает:
- большие фреймворки, генерация кода, ORM, библиотеки с множеством аннотаций;
- ускорение импорта при старте приложений;
- уменьшение накладных расходов при работе с типами.

Что проверить при миграции:
- код, использующий __annotations__ напрямую, может требовать адаптации;
- убедитесь, что сторонние библиотеки, работающие с аннотациями, поддерживают новый формат.

Несколько интерпретаторов (subinterpreters)

Теперь в Python можно запускать несколько независимых интерпретаторов внутри одного процесса (модуль `concurrent.interpreters`).

Преимущества:
- изоляция между интерпретаторами (отдельная память, отдельный GIL);
- параллелизм на многоядерных системах;
- меньше накладных расходов, чем при использовании multiprocessing.

Ограничения:
- не все C-расширения поддерживают мультиинтерпретацию;
- коммуникация между интерпретаторами требует явных каналов (очереди, сообщения).

Это даёт реальную возможность распараллеливания CPU-задач без запуска отдельных процессов.

Template string literals (t-strings)

Новое синтаксическое средство — префикс t перед строкой, аналогично f'...'.
Результат — объект Template, который хранит текст и вставки по отдельности.

variety = 'Stilton'
template = t'Try some {variety} cheese!'

- Подробности
- Скачать
- Видеообзор

@pythonl

🖥 Учим Python на ферме - вышла новая игра, где вместо мотыги ты пишешь код

Забудь про грядки и полив — теперь ферма работает на Python. Ты управляешь роботами, автоматизируешь процессы и наблюдаешь, как код превращается в урожай.

Вместо мотыги - код, вместо удобрений - алгоритмы.
Это не симулятор фермера, а тренажёр программиста с юмором и логикой.

- Всё управление через код - роботы выполняют твои Python-команды;

- Обучение встроено в геймплей — осваиваешь основы без нудных туториалов;

- Без уровней и доната - ферма растёт вместе с твоими навыками;

- Есть русский язык и IntelliSense, можно писать даже из VS Code;

У игры уже 95% положительных отзывов в Steam.

Игра превращает обучение Python в чистое удовольствие - просто запускаешь и начинаешь “программировать урожай”.

👉 Играть

🖥 Если вы вдруг пропустили в Python 3.14 можно отключить GIL!

Это огромное обновление: раньше, даже если вы писали многопоточный код, Python выполнял только один поток за раз, и вы не получали прироста производительности.

Теперь же Python способен реально выполнять потоки параллельно.

И библиотека uv уже полностью поддерживает эту возможность!

Посмотрите сравнение скорости на прикрепленном видео.

@pythonl