Hacker News Digest

Python 3.14 представляет значительный прорыв для многопоточного Python, так как его "free-threaded" вариант достиг фазы II и больше не считается экспериментальным. Производительность улучшилась с 35% штрафом до всего 5-10%, а реализация теперь использует адаптивный интерпретатор без обходных решений из Python 3.13. Автор, разработчик веб-фреймворка и веб-сервера, провел сравнительное тестирование для веб-приложений, так как большинство существующих сервисов являются I/O-bound, а многопоточность критически важна.

Для тестирования были созданы ASGI-приложение на FastAPI и WSGI-приложение на Flask, каждый с двумя конечными точками: генератором JSON и имитацией I/O-операции с задержкой 10мс. Использовался сервер Granian, который работает с потоками вместо процессов, и инструмент rewrk для нагрузки. Цель - определить, можно ли наконец отказаться от гигабайтов памяти, тратимых на multiprocessing для параллельной обработки запросов в веб-сервисах.

• Появление free-threading в 3.13-3.14 сделало C-расширения, не обновлённые под free-threading, небезопасными и требует их обновления.
• Сообщество обсуждает, что отсутствие GIL в 3.14 может привести к тому, что старые библиотеки будут вести себя непредсказуемо, и предлагает, чтобы CPython поставлял инструмент для сканирования и обновления кода.
• Участники обсуждают, что влияние free-threading на производительность варьируется от «ничего не изменилось» до «значительно лучше» в зависимости от IO vs CPU bound кода, и что влияние на реальные приложения будет варьироваться от «ничего» до «значительно лучше».

• Несколько лет назад мне выпал шанс выбрать async‑first, типизированный Python‑фреймворк для веба. Я взял Litestar — без хайпа и ракет в твитах — и не пожалел: уже около 18 месяцев все мои новые рабочие проекты на нём.

• Даже если вы пишете асинхронные веб‑приложения на Python, вы могли пройти мимо Litestar. Хочу это исправить.

• Вкус демо: простой файл

  from litestar import Litestar, get
  
  @get("/greet")
  async def greet(name: str) -> str:
      return f"Hi, {name}!"
  
  app = Litestar([greet])
  

  Запускаете через litestar run или любой ASGI‑сервер. /greet?name=Bob вернёт «Hi, Bob!». Без name — HTTP 400: параметр обязателен. Да, похоже на FastAPI и на знакомые по Spring/ASP.NET MVC подходы с аннотациями — и FastAPI тоже так умеет. Но у Litestar есть свои сильные стороны.

• Про название: раньше проект назывался Starlite, потому что изначально строился на Starlette (как и FastAPI). Позже зависимость убрали, а чтобы не путать со Starlette, в релизе 2.0 (2023) переименовали в Litestar.

• Масштабирование кода, а не трафика:

  • Django плохо «масштабируется вниз»: «правильный» старт быстро разрастается в десяток файлов и папок. Однофайловые трюки работают, но против шерсти.
  • Микрофреймворки — наоборот: стартуют в одном файле, но по мере роста кода расползаются и начинают мешать.
  • В FastAPI маршруты обычно вешаются декораторами на объект приложения. Это удобно в одном файле, но при разбиении на модули ведёт к циклическим импортам. Решение — «вторичные» реестры маршрутов (APIRouter, blueprint): нужны, потому что декораторы привязаны к app. Litestar же позволяет описывать обработчики отдельно и передавать их приложению списком, что естественно масштабируется от одного файла к структуре проекта без костылей.

• Обсуждение сравнивает FastAPI, Litestar, Starlette и Django для построения бекендов: многие отмечают, что FastAPI удобен для простых сервисов, но усложняется в больших кодовых базах, тогда как Litestar воспринимается более продуманным и быстрым для сложных API.
• Несколько участников хвалят Litestar: высокая скорость, асинхронность, first-class msgspec, контроллеры для вложенных роутов, кеширование, плагины (в т.ч. для HTMX), и развивающийся Advanced Alchemy; отмечают, что у него больше одного мейнтейнера.
• Часть разработчиков предпочитает Starlette как легковесную основу без «всей кухни», а Django ценят за ORM; обсуждают плюсы/минусы SQLAlchemy и альтернативы (peewee), а также идею разделять модели API и БД с самого начала.
• Критика FastAPI касается структуры кода, управления зависимостями и разрыва между туториалами и реальными практиками; при этом приводят ссылки на репозитории-референсы, где показано, как масштабировать FastAPI.
• Запросы и сомнения: как обрабатывать ошибки при стриминге, как деплоить (NGINX Unit упоминался как «капризный»), и нужен ли референс-проект Litestar; приводят litestar-fullstack как пример.
• В целом тон дискуссии: многие либо мигрируют с FastAPI на Litestar, либо довольны Starlette; документацию нового поколения фреймворков часто критикуют за недостаток строгого API-референса и переизбыток туториалов.