Python 3.15 Beta ra mắt: Trình biên dịch JIT cải thiện đáng kể, hỗ trợ Lazy imports và UTF-8 mặc định

Đội ngũ phát triển Python vừa chính thức phát hành bản beta đầu tiên của phiên bản 3.15, đồng thời áp dụng chế độ "đóng băng tính năng" (feature freeze). Điều này có nghĩa là không còn tính năng mới nào được thêm vào, và mọi nỗ lực từ nay sẽ tập trung vào việc sửa lỗi để chuẩn bị cho bản phát hành chính thức dự kiến vào ngày 1 tháng 10.

Một trong những thay đổi quan trọng nhất là Giao diện nhị phân ứng dụng (ABI) ổn định cho các bản dựng CPython không có luồng (free-threaded). Tính năng này, vốn là sự thay đổi lớn nhất trong nhiều năm qua cho phép loại bỏ Khóa thông dịch toàn cầu (GIL) trong Python 3.14, hiện đã được hỗ trợ ABI ổn định. Điều này giúp các tiện ích mở rộng bằng C (C extensions) có thể được biên dịch để hoạt động trên nhiều phiên bản phụ khác nhau của bản dựng free-threaded, giảm bớt gánh nặng cho những người bảo trì mã nguồn.

Để giải quyết vấn đề tốc độ khởi động chậm, Python 3.15 giới thiệu Lazy imports (nhập lười). Thay vì tải và biên dịch một mô-đun ngay lập tức khi được gọi, tính năng này sẽ trì hoãn quá trình đó cho đến khi mô-đun thực sự được truy cập lần đầu. Cú pháp mới cho phép các nhà phát triển sử dụng từ khóa lazy để tối ưu hóa hiệu suất mà không làm giảm tính dễ đọc của mã nguồn.

Bản cập nhật cũng mang đến một công cụ mới có tên là Tachyon, một trình lấy mẫu hồ sơ (sampling profiler) hoạt động với chi phí gần như bằng không. Tachyon hoạt động bằng cách bắt các dấu vết ngăn xếp từ các quy trình đang chạy thay vì chèn các công cụ vào các lệnh gọi hàm, cho phép tốc độ lấy mẫu lên tới 1.000.000 Hz. Đây là công cụ hữu ích để gỡ rối các vấn đề về hiệu suất trong môi trường sản xuất.

Về mã hóa, Python 3.15 giờ đây sử dụng UTF-8 làm mã hóa văn bản mặc định. Mặc dù việc chỉ định mã hóa rõ ràng vẫn được khuyến nghị để đảm bảo tính tương thích tốt nhất, nhưng thay đổi này giúp đơn giản hóa việc xử lý văn bản trong thời đại hiện nay.

Về hiệu suất, trình biên dịch JIT (Just-In-Time) thử nghiệm được giới thiệu trong Python 3.14 đã được cải thiện đáng kể trong phiên bản 3.15. Theo báo cáo của nhóm phát triển, JIT mang lại cải thiện hiệu suất trung bình từ 8-9% trên Linux x86-64 và 12-13% trên macOS sử dụng chip Apple Silicon. Tuy nhiên, vẫn có một số mã có thể chạy chậm hơn tới 15%.

Ngược lại, bộ thu gom rác gia tăng (incremental garbage collector) được giới thiệu trong phiên bản 3.14 đã bị loại bỏ do các báo cáo về rò rỉ bộ nhớ. Tính năng này nhằm mục đích cải thiện hiệu suất bằng cách thu hồi bộ nhớ ít thường xuyên hơn, nhưng nó đã bị xóa trong bản cập nhật 3.14.5. Nhóm phát triển cho biết nếu muốn đưa lại tính năng này cho Python 3.16, họ sẽ phải trải qua quy trình PEP tiêu chuẩn và đánh giá kỹ lưỡng hơn.