Python 3.13 最近正式发布，带来了大量重要更新。作为机器学习、数据科学和人工智能领域最广泛使用的编程语言，Python一直在不断演变，以满足这些领域日益增长的需求。此次发布的Python 3.13包含了多个旨在提升性能和开发效率的改进，标志着该语言在ML和AI项目中的重要里程碑。Python在这些领域占据主导地位，主要归功于其简洁的语法、丰富的库支持以及庞大的社区。然而，随着人工智能领域的不断扩展，对更高效的Python代码需求变得愈加迫切。
Python 3.13 引入了实验性功能，如无GIL多线程执行和即时编译（JIT），这些功能可以显著提高机器学习训练和推理等计算密集型任务的性能。以下是此次更新中最重要的几点，帮助开发者更轻松地了解新版本的改进内容：
1. 实验性的无GIL多线程支持 (PEP 703)
Python的全局解释器锁（GIL）一直以来都是多线程处理中的一个重大瓶颈，尤其在需要并行计算的任务中。GIL限制了多个原生线程同时执行Python字节码，这对于依赖CPU的大规模机器学习模型训练任务造成了性能瓶颈。虽然Python支持多线程，但由于GIL的存在，实际上在任何时刻只有一个线程在运行解释器。
自由线程化执行的引入
Python 3.13 引入了实验性的无GIL执行支持，这意味着Python现在可以真正支持多线程。通过去除GIL，Python能够在多个核心上同时运行多个线程，从而大幅提升多线程应用的执行速度。
机器学习工作负载的好处
- 并行数据处理：CPU密集型操作，如数据预处理、特征提取和模型评估，现在可以在多线程环境下并行运行，大大加快了处理速度。
- 训练速度提升：在处理大型数据集或复杂算法时，自由线程化可以大幅缩短模型训练时间。
- 减少对多进程的依赖：以前开发者需要通过多进程来绕过GIL，这通常会增加内存消耗和额外开销。新模式下，这些问题可以得到有效缓解，代码也变得更加简洁高效。
2. 即时编译器 (JIT) 的引入 (PEP 744)
即时编译器通过在程序执行时将部分代码编译为机器语言来提升性能，而不是像传统的提前编译方式。这使得代码执行速度更快，尤其适用于机器学习和AI等计算密集型任务。
传统解释与JIT编译的差异
- 传统解释：Python代码在运行时逐行解释，这虽然灵活，但对计算密集型任务来说较为缓慢。
- JIT编译：JIT编译器能够识别重复执行的“热点”代码，并将其编译为机器代码，从而显著提高执行速度。
对ML和AI开发的影响
- 执行速度提升：JIT编译器通过优化热点代码，可以减少训练循环和数据处理所需的时间。
- 降低开销：JIT编译器根据代码的实际使用情况选择性地编译代码，减少了持续解释带来的开销，使Python在关键代码段表现得更像编译语言。
3. 增强的类型系统
Python 3.13在类型系统方面也做出了多项改进，帮助开发者编写更加清晰、易维护且类型安全的代码。这对大型机器学习项目尤为有用，因为清晰的类型定义有助于避免运行时错误。
- 默认类型参数：TypeVar、ParamSpec和TypeVarTuple现在支持默认值，简化了泛型类和函数的定义。
- 弃用警告装饰器：新引入的
warnings.deprecated()装饰器允许开发者标记弃用的函数，方便代码重构和管理。 - 只读TypedDict字段：通过
typing.ReadOnly，可以指定某些字典字段为只读，防止关键参数在运行时被意外修改。
4. “asyncio” 的改进
Python 3.13为asyncio模块带来了几项重要更新，提升了并发和任务管理的能力。对于需要实时数据处理或模型推断的AI和ML环境来说，这些改进至关重要。
TaskGroup增强
- 任务取消和错误处理：增强后的
TaskGroup让多个异步任务的管理更加可靠，尤其是在复杂的机器学习管道中，处理大规模数据集时能够更加有效地管理失败或取消的任务。
5. 标准库增强
Python 3.13中的标准库也做出了若干更新，为机器学习和AI开发工作流带来了极大便利。
- base64模块增强：新增
base64.z85encode()和base64.z85decode()函数，提供了一种更高效的二进制数据编码方式，适用于传输和存储大型模型数据。 - copy模块更新：新函数
copy.replace()简化了对对象的克隆和修改操作，特别适合处理复杂的模型配置或超参数调整。
6. 安全性与可靠性改进
Python 3.13引入了多项安全性更新，确保AI应用能够在分布式环境中更安全、可靠地运行。例如，SSL的默认安全配置得到了增强，使网络通信更加安全。
7. 平台支持更新
Python 3.13显著扩展了对平台的支持，首次正式支持iOS和Android设备。这对于希望将AI模型部署到移动设备的开发者来说是一个重大利好。
WebAssembly支持
Python 3.13加强了对WebAssembly的支持，允许Python代码在浏览器中运行，打开了客户端机器学习应用的新可能性。
8. 发布周期更新
Python 3.13扩展了发布支持周期，延长了完整支持期至两年，这为长期项目提供了更大的稳定性，特别适用于AI模型的生产部署。
如果你从事机器学习和人工智能领域的开发，现在正是探索Python 3.13新特性的好时机。测试无GIL多线程和JIT编译器，看看它们如何提升你的工作负载。