การทดสอบประสิทธิภาพ Python 3.14 ปลุกการถกเถียงในชุมชนเกี่ยวกับอนาคตของภาษา

การทดสอบประสิทธิภาพ Python 3.14 ปลุกการถกเถียงในชุมชนเกี่ยวกับอนาคตของภาษา

การเปิดตัว Python 3.14 ล่าสุดสร้างความตื่นตัวอย่างมากในชุมชนนักพัฒนา ไม่เพียงแต่สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบทสนทนาที่กว้างขึ้นที่มันจุดประกายเกี่ยวกับบทบาทของ Python ในการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ แม้การทดสอบมาตรฐานจะแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มความเร็วที่วัดผลได้ แต่การอภิปรายในชุมชนกลับเผยให้เห็นคำถามที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับเวลาที่ประสิทธิภาพมีความสำคัญจริงๆ และสิ่งที่นักพัฒนาต้องการจากภาษาโปรแกรมมิ่งของพวกเขาจริงๆ

การเพิ่มประสิทธิภาพพบกับแอปพลิเคชันในโลกจริง

การทดสอบมาตรฐานเบื้องต้นของ Python 3.14 แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่มีแนวโน้มดี โดยการทดสอบบางส่วนแสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นกว่า 2 เท่าเมื่อเทียบกับ Python 3.9 เวอร์ชันใหม่นี้นำเสนอฟีเจอร์ทดลองหลายอย่าง รวมถึงคอมไพเลอร์ JIT และอินเทอร์พรีเตอร์แบบฟรี-เธรดดิงที่ปิดการใช้งาน Global Interpreter Lock (GIL) อย่างไรก็ตาม การตอบสนองจากชุมชนชี้ให้เห็นว่าตัวเลขประสิทธิภาพดิบบอกได้เพียงแค่ส่วนหนึ่งของเรื่องราวเท่านั้น

นักพัฒนาหลายคนระบุว่าในแอปพลิเคชันโลกจริง ข้อจำกัดด้านความเร็วของ Python มักถูกบดบังด้วยระบบนิเวศที่กว้างขวางของมัน ดังที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งระบุว่า ในกรณีส่วนใหญ่ที่คุณใส่ใจเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ CPU คุณกำลังใช้ numpy หรือ scikit learn หรือ pandas หรือ pytorch หรือ tensorflow หรือ nltk หรือไลบรารี Python อื่นๆ ที่เป็นมากกว่าหรือเพียงแค่ตัวรัดหุ้มโค้ด C, C++ หรือ Fortran ที่เร็ว นี่เน้นย้ำบทบาทของ Python ในฐานะภาษากาวที่ประสานงานโค้ดเนทีฟประสิทธิภาพสูง แทนที่จะเป็นผู้ดำเนินงานคำนวณที่ต้องใช้ทรัพยากรหนักด้วยตัวเอง

ฉันเขียน Python อย่างมืออาชีพมาสองสามทศวรรษแล้ว และมีเพียง 2-3 ครั้งเท่านั้นที่ประสิทธิภาพของมันสำคัญจริงๆ เมื่อเขียน Flask API เวลามักจะเป็นแบบนี้: ประมวลผลคำขอ .1ms, เรียกฐานข้อมูล 300ms, สร้างการตอบกลับ .1ms

Global Interpreter Lock (GIL) เป็นมิวเท็กซ์ที่ป้องกันการเข้าถึงอ็อบเจกต์ Python โดยป้องกันไม่ให้เธรดเนทีฟหลายตัวดำเนินการไบต์โค้ด Python พร้อมกันได้ แม้มันจะทำให้การจัดการหน่วยความจำง่ายขึ้น แต่มันก็จำกัดความสามารถของ Python ในการใช้ประโยชน์จาก CPU หลายคอร์สำหรับการคำนวณแบบขนานมาโดยตลอด

บริบทการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ:

• Python 3.14 แสดงให้เห็นการปรับปรุงประสิทธิภาพมากกว่า 2 เท่าเมื่อเทียบกับ Python 3.9 ในบางเกณฑ์มาตรฐาน
• ยังคงช้ากว่าภาษาคอมไพล์อย่างมีนัยสำคัญสำหรับงานที่ใช้ CPU มาก
• Free-threading แสดงให้เห็นศักยภาพสำหรับแอปพลิเคชันแบบมัลติเธรด
• คอมไพเลอร์ JIT ยังอยู่ในระยะเริ่มต้นโดยมีการปรับปรุงประสิทธิภาพที่จำกัด

ปริศนา PyPy และการใช้งานทางเลือกอื่น

การอภิปรายในชุมชนหันกลับไปที่ PyPy ซ้ำๆ ซึ่งเป็นการใช้งาน Python อีกแบบหนึ่งที่มีคอมไพเลอร์ Just-In-Time (JIT) ที่มักจะทำงานได้ดีกว่า CPython อย่างมีนัยสำคัญ แม้ PyPy จะมีข้อได้เปรียบด้านความเร็วที่น่าประทับใจ นักพัฒนารายงานว่ามีการนำไปใช้จำกัด เนื่องจากปัญหาความเข้ากันได้กับไลบรารียอดนิยมที่พึ่งพา C API ของ CPython

นักพัฒนาคนหนึ่งอธิบายภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกนี้ว่า: PyPy ยอดเยี่ยมมากในกรณีเหล่านั้น พวกเขาแค่ไม่ธรรมดาและสะดวกพอสำหรับ PyPy ที่จะได้รับความนิยมนัก นี่ตอกย้ำถึงความสำคัญของความเข้ากันได้ของระบบนิเวศเหนือประสิทธิภาพดิบสำหรับผู้ใช้ Python หลายคน ความจริงที่ว่า PyPy ปัจจุบันรองรับเฉพาะ Python 3.11 สร้างแรงเสียดทานเพิ่มเติมสำหรับทีมที่ต้องการใช้ฟีเจอร์ภาษาที่ใหม่กว่า

คอมไพเลอร์ JIT ใน Python 3.14 เป็นความพยายามของ CPython ในการปิดช่องว่างประสิทธิภาพนี้ แม้การทดสอบมาตรฐานเบื้องต้นจะชี้ว่ามันยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ดังที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งระบุว่า เป้าหมายเริ่มต้นสำหรับ JIT ตอนนี้ใน Python คือการทำให้มันค่อนข้างคงที่ ทำงานได้ และโดยพื้นฐานแล้วคือการนำการใช้งานเริ่มต้นออกมา มากกว่าที่จะส่งมอบการเพิ่มประสิทธิภาพครั้งใหญ่ในทันที

ข้อมูลเชิงลึกจากชุมชนเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Python:

• โค้ด Python ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงส่วนใหญ่ทำงานอยู่ในไลบรารีเนทีฟอยู่แล้ว (NumPy, PyTorch ฯลฯ)
• PyPy ให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าแต่มีข้อจำกัดด้านความเข้ากันได้
• แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงมักถูกจำกัดด้วย I/O มากกว่า CPU
• ประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนามักมีความสำคัญมากกว่าประสิทธิภาพการประมวลผลโดยตรง

การสะท้อนคิดของชุมชนเกี่ยวกับวิวัฒนาการของ Python

เหนือกว่าเมตริกประสิทธิภาพ การอภิปรายเผยให้เห็นถึงความชื่นชมอย่างลึกซึ้งต่อการอ่านที่เข้าใจได้และระบบนิเวศของ Python นักพัฒนาหลายคนแบ่งปันเรื่องราวเกี่ยวกับว่า Flask Mega Tutorial ของ Miguel Grinberg ทำหน้าที่เป็นบทนำสู่การพัฒนาเว็บสำหรับพวกเขาอย่างไร โดยบางคนให้เครดิตว่ามันมีผลกระทบที่เปลี่ยนอาชีพ นี่เน้นย้ำว่าความเข้าถึงได้และทรัพยากรการเรียนรู้ของ Python มีส่วนต่อความนิยมที่ยั่งยืนของมันอย่างไร

การสนทนายัง触及คำถามเชิงปรัชญาเกี่ยวกับอายุยืนของซอฟต์แวร์ นักพัฒนาบางคนแสดงความชื่นชมต่อแนวทางของ Donald Knuth กับ TeX ซึ่งยังคงไม่เปลี่ยนแปลงเป็นหลักมาเป็นเวลาหลายทศวรรษ มอบความมั่นคงและความคาดเดาได้ สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับความเปลี่ยนแปลงคงที่ในระบบนิเวศซอฟต์แวร์จำนวนมาก ทำให้เกิดคำถามว่าการแสวงหาการปรับปรุงประสิทธิภาพควรมาพร้อมกับค่าใช้จ่ายด้านความมั่นคงหรือไม่

ดังที่นักพัฒนาคนหนึ่งไตร่ตรองว่า ไม่มีเหตุผลที่เราไม่สามารถเขียนโค้ดที่อยู่ได้ 100 ปี โค้ดเป็นแค่คณิตศาสตร์ ความรู้สึกนี้จับได้ถึงความตึงเครียดระหว่างนวัตกรรมและความมั่นคงที่อยู่ภายใต้การอภิปรายหลายครั้งเกี่ยวกับทิศทางในอนาคตของ Python

ปัญหาสองภาษาและจุดแข็งของ Python

การอภิปรายเกี่ยวกับประสิทธิภาพนำไปสู่การเปรียบเทียบกับภาษาอื่นโดยธรรมชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Rust และ C++ นักพัฒนาหลายคนยอมรับว่าสำหรับโค้ดที่สำคัญต่อประสิทธิภาพจริงๆ ภาษาอื่นๆ เสนอข้อได้เปรียบที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม พวกเขายังเน้นย้ำจุดแข็งของ Python ในการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว วิทยาศาสตร์ข้อมูล และสถานการณ์ที่ผลผลิตของนักพัฒนาสำคัญกว่าความเร็วในการดำเนินการ

ปัญหาสองภาษา - การใช้ Python สำหรับการสร้างต้นแบบและภาษาที่เร็วกว่าสำหรับการผลิต - ดูเหมือนจะเป็นความจริงที่ยอมรับได้สำหรับทีมหลายทีม ดังที่ผู้แสดงความคิดเห็นหนึ่งระบุว่า ตอนนี้คุณมีต้นแบบที่ทำงานได้พร้อมที่จะพอร์ต ฉันเพิ่งพอร์ตโปรแกรม Python ไปยัง Rust และมันใช้เวลาน้อยลงมากในครั้งที่สอง แม้ว่าฉันจะเขียน Rust ได้ช้าต่อบรรทัดกว่า เพราะฉันรู้อย่างแน่ชัดแล้วว่าโปรแกรมต้องการอะไร

นี่ชี้ให้เห็นว่าข้อเสนอคุณค่าของ Python ยังคงแข็งแกร่งแม้จะมีข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพ การอ่านที่เข้าใจได้ ไลบรารีที่กว้างขวาง และเส้นโค้งการเรียนรู้ที่อ่อนโยน ทำให้มันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสำรวจและทำซ้ำ แม้ว่าแอปพลิเคชันบางส่วนจะถูกเขียนใหม่ในภาษาที่เร็วกว่าในที่สุด

คุณสมบัติสำคัญของ Python 3.14:

• คอมไพเลอร์ JIT (ทดลอง)
• ตัวแปลภาษาแบบ free-threading (ปิดการใช้งาน GIL)
• การเพิ่มประสิทธิภาพตัวแปลภาษาด้วย Tail call
• การปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า

สรุป: ประสิทธิภาพในบริบท

การอภิปรายเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Python 3.14 ในที่สุดก็เผยให้เห็นว่าความเร็วเป็นเพียงปัจจัยหนึ่งในความสำเร็จของภาษา แม้เวอร์ชันใหม่จะแสดงการปรับปรุงที่วัดผลได้ แต่การตอบสนองจากชุมชนชี้ให้เห็นว่าระบบนิเวศ การอ่านที่เข้าใจได้ และทรัพยากรการเรียนรู้ของ Python มีความสำคัญพอๆ กันสำหรับแอปพลิเคชันเชิงปฏิบัติส่วนใหญ่

งานที่กำลังดำเนินอยู่เกี่ยวกับฟรี-เธรดดิงและ JIT คอมไพล์แสดงให้เห็นว่าทีมพัฒนา Python มุ่งมั่นที่จะแก้ไขข้อกังวลด้านประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การสนทนาของชุมชนทำให้ชัดเจนว่าการปรับปรุงเหล่านี้จำเป็นต้องรักษาความเข้ากันได้กับระบบนิเวศที่กว้างขวางของ Python และไม่ต้องเสียสละลักษณะที่ทำให้ Python ได้รับความนิยมในตอนแรก

ในขณะที่ภาษายังคงพัฒนาต่อไป ความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ความมั่นคง และการเข้าถึงได้ จะยังคงเป็นศูนย์กลางของความสำเร็จอย่างต่อเนื่องของมัน สำหรับตอนนี้ นักพัฒนาส่วนใหญ่ดูเหมือนจะพอใจกับบทบาทของ Python ในฐานะภาษาที่มีผลผลิตและหลากหลาย ที่เก่งในการนำความคิดมาสู่ชีวิตอย่างรวดเร็ว แม้ว่าความคิดเหล่านั้นบางครั้งจำเป็นต้องถูกนำไปใช้ใหม่ที่อื่นเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

อ้างอิง: Python 3.14 is here: How Fast is it?