Python 3.15 nhanh đến mức nào? Đánh giá hiệu năng mới nhất

Công nghệ06 tháng 10, 2026·4 phút đọc

Bài benchmark không chính thức của Miguel Grinberg so sánh Python 3.15 với các phiên bản từ 3.10 trở đi, cùng JIT, free-threading, PyPy, Node.js và Rust. Kết quả cho thấy 3.15 chỉ cải thiện nhẹ so với 3.14, nhưng JIT có bước tiến đáng kể.

Python 3.15 nhanh đến mức nào? Đánh giá hiệu năng mới nhất

Mỗi dịp tháng 10 hằng năm, cộng đồng Python lại háo hức chờ đón phiên bản mới. Năm nay, Miguel Grinberg — tác giả nổi tiếng với loạt bài Flask Mega-Tutorial — đã công bố kết quả benchmark không chính thức của mình, so sánh Python 3.15 (bản rc3) với các phiên bản từ 3.10 trở đi. Bài viết không chỉ cung cấp những con số khô khan mà còn đưa ra góc nhìn thực tế về việc có nên nâng cấp lên 3.15 hay không.

Bối cảnh và phương pháp đo lường

Mục tiêu của Grinberg không phải là đưa ra một phép đo toàn diện về hiệu năng của Python, mà chỉ là cảm nhận sự thay đổi giữa các phiên bản. Ông chạy hai chương trình quen thuộc: fibo.py (tính số Fibonacci bằng đệ quy) và bubble.py (sắp xếp nổi bọt dùng vòng lặp for). Mỗi chương trình có thêm biến thể đa luồng, tạo thành bốn bài kiểm tra chính.

Biểu đồ hiệu năng Fibonacci qua các phiên bản PythonBiểu đồ hiệu năng Fibonacci qua các phiên bản Python

Toàn bộ bài kiểm tra được thực hiện trên một laptop Linux chạy Gentoo, CPU Intel Core i5. Để có cái nhìn rộng hơn, tác giả còn chạy thêm PyPy, Node.js và Rust. Mỗi chương trình được chạy ba lần và lấy trung bình.

Kết quả bài kiểm tra Fibonacci

Với bài toán tính 40 số Fibonacci đầu tiên, Python 3.15 chỉ nhanh hơn 3.14 một chút, gần như không đáng kể trong thực tế. Điều đáng chú ý là chỉ có hai phiên bản từng tạo ra bước nhảy vọt về hiệu năng: Python 3.11 và 3.14. Các phiên bản khác chỉ cải thiện nhẹ hoặc giữ nguyên tốc độ.

PyPy 3.12 vẫn thể hiện sức mạnh vượt trội khi đạt tốc độ gấp 5,5 lần so với Python 3.15, thậm chí vượt nhẹ Node.js trong bài kiểm tra này. Rust vẫn ở đẳng cấp riêng, như mọi khi.

Điểm đáng chú ý nhất nằm ở chế độ JIT. Lần đầu tiên, JIT trong Python 3.15 nhanh hơn trình thông dịch tiêu chuẩn với mức tăng 1,2 lần — một con số không hề nhỏ. Trong khi đó, free-threading (không có GIL) cho hiệu năng tương đương 3.14, điều này hợp lý vì bài kiểm tra vốn đơn luồng.

So sánh JIT và free-threading trên bài kiểm tra FibonacciSo sánh JIT và free-threading trên bài kiểm tra Fibonacci

Kết quả bài kiểm tra sắp xếp nổi bọt

Với bài toán sắp xếp 10.000 số ngẫu nhiên bằng thuật toán bubble sort, bức tranh cũng tương tự. Python 3.15 nhanh hơn 3.14 rất ít. Đáng chú ý là một số phiên bản thậm chí còn cho thấy sự thoái lui nhẹ về hiệu năng.

Ở chế độ JIT, mức tăng lên tới 1,28 lần so với trình thông dịch thường — thậm chí còn ấn tượng hơn bài kiểm tra trước. Free-threading vẫn chậm hơn một chút, nhưng không tệ hơn so với 3.14.

Biểu đồ hiệu năng sắp xếp nổi bọtBiểu đồ hiệu năng sắp xếp nổi bọt

Khi chạy đa luồng: free-threading tỏa sáng

Đây là phần thú vị nhất. Khi chạy bốn luồng song song, trình thông dịch free-threading của Python 3.15 nhanh hơn khoảng 4,5 lần so với trình thông dịch tiêu chuẩn có GIL. Đây là minh chứng rõ ràng nhất cho giá trị của việc loại bỏ Global Interpreter Lock.

Điểm mới đáng chú ý là JIT vẫn giữ được lợi thế tương tự ngay cả khi chạy đa luồng, điều chưa từng có ở các phiên bản trước.

"Bản free-threading của Python 3.15 chạy nhanh hơn khoảng 4,5 lần so với trình thông dịch tiêu chuẩn, và tỷ lệ này tương tự với 3.14."

PyPy vẫn nhanh vượt trội trong các bài đơn luồng, nhưng khi bật đa luồng, tốc độ của nó giảm đáng kể vì cũng bị ảnh hưởng bởi GIL.

Kết luận: Có nên nâng cấp lên Python 3.15?

Theo đánh giá cá nhân của Grinberg, Python 3.15 chỉ là một bước tiến nhỏ so với 3.14 về hiệu năng. Ông thừa nhận không cảm thấy cấp thiết phải nâng cấp các dự án production đang chạy 3.14, khác hẳn với sự háo hức sau khi thấy kết quả ấn tượng của 3.14 năm ngoái.

Lĩnh vực duy nhất có cải thiện rõ rệt là JIT, nhưng đây vẫn là tính năng thử nghiệm, chưa nên dùng trong môi trường production. Ngoài JIT, không có bước nhảy vọt nào đáng kể.

Tuy vậy, tác giả vẫn có kế hoạch dùng 3.15 làm trình thông dịch chính hằng ngày, và có thể nâng cấp một số dự án để tận dụng các tính năng mới như cú pháp unpacking kiểu JavaScript cho comprehension hay lazy imports.

Đối với lập trình viên Python tại Việt Nam, lời khuyên thực tế là: nếu bạn đang chạy 3.14 ổn định trong production, chưa cần vội nâng cấp chỉ vì hiệu năng. Tuy nhiên, nếu bạn quan tâm đến free-threading cho các tác vụ đa luồng nặng, hoặc muốn thử nghiệm JIT, Python 3.15 là phiên bản đáng để trải nghiệm trong môi trường phát triển.

Chia sẻ:FacebookX
Nội dung tổng hợp bằng AI, mang tính tham khảo. Xem bài gốc ↗