Python 3.13 ist da: Endlich ECHTES Multithreading!

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Комментарии
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Das wird dann ja eine schöne Herausforderung für die Python-Community, mit Race Conditions umgehen zu lernen :D

lars
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2:40 Es kommt nicht durch race conditions zum deadlock, sondern durch das Sperren von Ressourcen (semaphore/mutex).
Zb Thread X sperrt Ressource A und wartet auf B, Thread Y sperrt Ressource B und wartet auf A => deadlock

mbq
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danke für die neue vorstellung, ich sehe das als gute entwicklung! als geograph/geoinformatiker wird das threading echt viel zeit bei den massen an daten/karten sparen :)

wodowiesel
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Wie immer ein sehr informatives Video.
Danke

LinuxToWin
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Interessantes neues Spielzeug. Hoffe das die Single thread Performance noch besser wird.

Aber ich hab gehofft, das bisschen mehr erklärt wird was sich genau im Hintergrund ändert.

lun
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Cool, danke für die Erklärungen! Jetzt hab ich BLut geleckt und möchte noch mehr zu den genauen Unterschieden zwischen Multi-Threading und Multi-Processing erfahren!
...oh und wie ich GIL in Python ausschalten kann xD

PhalzuBG
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Python 2->3 hat in der Praxis etwa 20 Jahre gebraucht, weil alle Libs angefasst werden mussten.

Die notwendigen Änderungen sind diesmal noch komplizierter. Bis das in der Fläche so angekommen ist, dass man GIL rausnehmen kann, haben wir 2050.

BenjaminBuch
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Ich mach seit 4 jahren data science mit Python und dachte ich wäre ganz fit in python. Aber ich habe absolut keine Ahnung wovon du sprichst 😅 ich glaube ich sollte meinen Job kündigen und irgendwas anderes machen. 🙈🙉

gemeinerwolfsfu
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Danke für das Video, hat mir sehr gefallen

Ich weiß ehrlich gesagt nicht ob ich es gut finde das GIL rausfliegen soll, es ist irgendwie schon charmant das das threathing damit so einfach ist

Andreas
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Also ein Deadlock ist noch die angenehmste Race-Condition...

decimad
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Gut focussiert das Video. Aber erwähnt hätte ich den JIT der auch in der Version kommt schon. 3.13 ist damit wrsl die heftigste Performanceoptimierung die Python erlebt hat. Da sind einige heilige Kühe geschlachtet und sehr heftige Hürden übersprungen worden.

ajmgdaj
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Ich hätte mal da eine Frage und wäre euch sehr dankbar, wenn ihr mir da weiterhelfen könntet. Ich bin gerade am überlegen mir den neuen MacBook Pro M4 Chip zu kaufen. Dabei sind zwei Konfigurationen im Spiel. 1) M4 Pro 14Core CPU, 20 Core GPU und 48 GB Arbeitsspeicher. 2) M4 Max mit 14- Core CPU, 32 Core GPU und 36 GB Arbeitsspeicher. Ich bin kein Videoeditor oder dergleichen. Würde es eher fürs Training von AI und Nutzung von LLMs priorisieren. Dabei ist die 2. Option ca. 400 Euro teurer. Was sagt ihr ? Ist die zweite Option mit weniger RAM aber mehr Kerne viel besser in LLM und Training von AI Code in Python ? DANKEEEE

wasgeht
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Sau geil, ich nutze schon seit ca. über 1 Jahr das Python modul threading und das schon seit Python 3.10. War ich etwas schon der Zeit voraus :D aber was ist jetzt der unterschied zwischen dem modul threading und dem jetzigen Multithreading ?

grischaha
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Erstmal: Super Video, genau das kann ich für große Modelle gebrauchen.

Ich habe noch Feedback: Rot und Grün sehen in den Grafiken für Farbenblinde gleich aus, matplotlib hat viele Farbskalen, die hier geeignet wären (oder manuell einfach nicht grün und rot in der gleichen Grafik verwenden). Alternativ kann ich auch das Programm Color Oracle (open source; für macOS, Windows und Linux) empfehlen, welches die Farbwiedergabe auf dem Bildschirm so anpasst, dass die Farben wie für Farbenblinde erscheinen. Deine Videos sind auch so schon gut, vielleicht ist hier ja aber eine Möglichkeit zum Feinschliff ohne viel Arbeitsaufwand.

maxmustermann
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Finde ich super, habe schon Jahre darauf gewartet. Was mich noch interessieren würde : ist the t Version mit eingeschaltetem GIL gleich schnell wie die Version ganz ohne GIL? Müsste sie ja eigentlich, bis auf Bugs. Und ich nehme an, es ist auch nur das Risiko von Bugs, dass es noch zwei Binaries gibt? Von daher müsste es eigentlich relativ schnell in Richtung eines einzigen Binaries gehen, dass mit und ohne GIL laufen kann.

klaymen
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Dieses Update von Python erinnert mich an Mojo und davon hab ich schon lange nichts neues gehört.🤔 Ein super Lvl up von Python.👍

IIIcRNsIII
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Bin nicht so deep into Python und es überrascht mich gerade ziemlich, dass alles was mit python möglich ist, bisher ohne multithreading ausgekommen ist. Wäre das nicht schon ewig überfällig gewesen? Oder waren die "unechten" Optionen ähnlich gut? Ok, ich sollte das Video vielleicht erst mal schauen, gerade eig keine Zeit, danke trotzdem für Antworten

shotophop
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Wie führe ich Python und Ollama auf der GPU aus?

danielberg
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Ich hoffe sehr, dass dann wie bei Java auch die collections threadsafe gemacht werden. Bestenfalls das verhalten der stdlib wie dict, list usw threadsafe gestalten.

DrTight
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funny hab threading schon benutzt und bin immer davon ausgegangen das das ähnlich wie in C läuft.

sonjaeckstein