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Impressionante ganho de performance no upgrade do Python 3.10 para 3.11

Esbarrei com uma thread o Hacker News que leva para esse arquivo do usuário Mark Shannon mostrando o ganho de performance no upgrade do Python da versão 3.10 para a versão 3.11:

Benchmark2022-05-05_17-47-3.10-9b47252d54332022-05-05_16-04-main-ae553b3561f0
deltablue12.4 ms6.35 ms: 1.96x faster
go381 ms229 ms: 1.66x faster
logging_silent281 ns169 ns: 1.66x faster
scimark_sor324 ms199 ms: 1.63x faster
scimark_monte_carlo177 ms113 ms: 1.57x faster
raytrace782 ms505 ms: 1.55x faster
richards123 ms79.5 ms: 1.54x faster
pyflate1.08 sec699 ms: 1.54x faster
crypto_pyaes193 ms126 ms: 1.54x faster
chaos174 ms114 ms: 1.53x faster
float184 ms125 ms: 1.48x faster
pickle_pure_python740 us502 us: 1.48x faster
scimark_lu274 ms187 ms: 1.47x faster
nbody229 ms158 ms: 1.45x faster
hexiom15.4 ms10.6 ms: 1.45x faster
mako25.1 ms17.6 ms: 1.43x faster
spectral_norm248 ms174 ms: 1.43x faster
xml_etree_process125 ms94.4 ms: 1.33x faster
logging_simple13.5 us10.2 us: 1.33x faster
django_template73.5 ms56.0 ms: 1.31x faster
logging_format14.5 us11.0 us: 1.31x faster
unpickle_pure_python490 us382 us: 1.28x faster
tornado_http212 ms165 ms: 1.28x faster
regex_compile286 ms223 ms: 1.28x faster
2to3533 ms419 ms: 1.27x faster
chameleon14.5 ms11.6 ms: 1.25x faster
fannkuch784 ms642 ms: 1.22x faster
sqlalchemy_imperative35.0 ms29.1 ms: 1.20x faster
sqlalchemy_declarative267 ms222 ms: 1.20x faster
scimark_fft677 ms568 ms: 1.19x faster
scimark_sparse_mat_mult8.87 ms7.46 ms: 1.19x faster
sqlite_synth4.80 us4.06 us: 1.18x faster
dulwich_log125 ms106 ms: 1.18x faster
nqueens164 ms139 ms: 1.18x faster
xml_etree_generate157 ms134 ms: 1.17x faster
unpack_sequence96.9 ns82.9 ns: 1.17x faster
sympy_integrate39.2 ms34.2 ms: 1.15x faster
sympy_expand869 ms772 ms: 1.13x faster
sympy_sum303 ms270 ms: 1.12x faster
sympy_str527 ms472 ms: 1.12x faster
regex_v839.7 ms35.8 ms: 1.11x faster
regex_effbot5.30 ms4.79 ms: 1.10x faster
python_startup15.4 ms13.9 ms: 1.10x faster
json_loads48.5 us44.1 us: 1.10x faster
pathlib33.6 ms30.8 ms: 1.09x faster
unpickle23.7 us21.9 us: 1.08x faster
pickle_list7.55 us7.04 us: 1.07x faster
json_dumps22.6 ms21.3 ms: 1.06x faster
xml_etree_iterparse176 ms167 ms: 1.05x faster
regex_dna353 ms337 ms: 1.05x faster
meteor_contest192 ms185 ms: 1.04x faster
pickle17.2 us16.7 us: 1.03x faster
xml_etree_parse255 ms248 ms: 1.03x faster
telco11.4 ms11.1 ms: 1.02x faster
pickle_dict50.4 us49.6 us: 1.02x faster
python_startup_no_site9.98 ms10.4 ms: 1.04x slower
pidigits316 ms346 ms: 1.10x slower
Geometric mean(ref)1.25x faster
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Que artigo sensacional! Gostei muitos dos ganhos que o Python está trazendo em suas novas versões... Entendo que agora é a hora de aproveitar essa onda, pois logo mais teremos uma ferramenta robusta, simples e performática com várias possibilidades para a área!!! (Python já é uma boa escolha, mas ainda tem diversas limitações, por enquanto rsrs)

Para você, caro leitor do futuro, que por coincidência viu essa minha resposta sobre minha visão das possíveis trajetória do python, se você quiser saber mais sobre o Mercado de trabalho com python, recomendo meu Artigo Mercado de Trabalho com Python 😊

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Estou muito empolgado com essa performance toda...
Principalmente sendo um pythonista de carteirinha vejo muitas melhoras nao so em performance, mas tbm nas questões de async da linguagem