Python 3.15: benchmarks opnieuw uitgevoerd na 3.14

Samenvatting

Python 3.15 laat in dezelfde drie workloads een veel sterkere JIT zien, maar niet elk programma profiteert.

Python 3.15: benchmarks opnieuw uitgevoerd

De auteur heeft de JIT-benchmarks uit Python 3.14 opnieuw uitgevoerd met Python 3.15. Daarbij gebruikte hij dezelfde drie workloads, zodat de resultaten tussen beide versies vergelijkbaar blijven.

De nieuwe metingen laten een veel sterkere JIT zien in Python 3.15. Toch levert die verbetering niet voor ieder programma voordeel op. De uitkomst hangt dus samen met het type workload dat een programma uitvoert.

De benchmarkronde draait daarmee niet alleen om een hogere score. Ze laat ook zien dat een verbetering in de JIT niet automatisch dezelfde uitkomst geeft voor elk programma.

Waarom Python 3.15 relevant is voor benchmarks

Voor teams die Python-versies vergelijken, biedt deze aanpak een bruikbaar onderscheid tussen de technologie en het concrete programma. Een sterkere JIT is een eigenschap van de runtime, maar de benchmarkresultaten bepalen of een workload daar daadwerkelijk van profiteert.

De vergelijking met Python 3.14 voorkomt bovendien dat losse metingen een verkeerd beeld geven. Door dezelfde drie workloads opnieuw te testen, blijft zichtbaar wat de nieuwe versie verandert ten opzichte van de vorige versie. Dat maakt de cijfers geschikt als uitgangspunt voor een gerichte upgradebeoordeling, zonder prestaties voor andere programma’s te veronderstellen.

De belangrijkste nuance zit in de spreiding van de resultaten: Python 3.15 verbetert de JIT, maar de winst verschilt per programma. Een algemene conclusie over alle Python-code volgt daar niet uit.

Concrete takeaway voor Python 3.15

Draai bij een upgrade naar Python 3.15 eerst de eigen representatieve workloads naast Python 3.14 en beoordeel per programma of de sterkere JIT werkelijk voordeel oplevert.