Python 3.14入门并发提速实战：GIL真能“关灯”了，顺手做个前端/鸿蒙都能调的压缩小接口

兄弟姐妹们，打工人最怕啥？不是代码写不出来，是“环境一装半天、跑起来还慢、上线还踩坑”。我这两天翻了下 Python 3.14.2（2025-12-05）的发布信息，心里就一个感受：这回官方是真想让大家少折腾，多干活。你看它这波更新，别的先不说，光是这几条就够咱们茶水间吹一下午：

Free-threaded（可选无GIL）：线程终于有机会把多核吃满，不再是“多线程看着热闹、CPU却在打哈欠”。

标准库自带 Zstandard（zstd）压缩：以前你想要又快又省的压缩，得装第三方；现在官方直接塞进来了。

新规矩：3.14 起不再提供 PGP 签名，官方推荐 Sigstore：说白了就是“验包方式换了”，别再用老习惯去找 PGP 了。

今天咱不写论文、不摆架子，直接来个能复制就跑的入门实战：做一个“压缩小卖部”接口——后端用 Python 3.14 的 compression.zstd，前端一个 HTML 直接调，最后再给你补一段鸿蒙 ArkTS 调接口的写法。你写完这套，回头跟同事说一句：“这接口我十分钟起的”，气势立马不一样。

入门技术

先把话说明白：Python 3.14 的“无GIL”不是默认所有人都自动起飞。它是一个“free-threaded build”（特殊构建），从 Python 3.13 开始就能玩了，3.14 是“官方支持、但仍然可选”的阶段。怎么判断你现在这个 Python 到底是不是那种“能关 GIL 的版本”？官方给了很实在的办法：python -VV / sys.version 里会出现 free-threading build，还能用 sys._is_gil_enabled() 看进程里 GIL 到底开没开。另外，你想临时开/关 GIL，也不是靠玄学——有标准姿势：

PYTHON_GIL=1 强制开 GILPYTHON_GIL=0 强制关 GIL（前提：你得是 --disable-gil 那种构建）或者启动时用 -X gil=0,1

还有一点特别“人间真实”：free-threaded 不是白嫖，单线程会有点额外开销；官方文档说 pyperformance 平均开销大概在 1%~8%（跟平台有关）。所以别一上来就喊“我项目必须全换”，先挑你真正 CPU 吃紧的地方上。

主内容

先把环境整利索：用 uv 把“装环境”这破事儿干脆利落解决

以前新人入门最烦的就是：

“装 Python → 装 pip → 装 venv → 装依赖 → 版本还对不上 → 人直接麻了”。

现在我强烈建议你试试 uv，它就是那种“少废话，多办事”的工具：一个工具把 pip/venv/装 Python/锁依赖这些活儿都包了，还主打一个快。

终端里你就这么敲（照抄就行）：

# 装 uv（官方写法）curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# 新建项目uv init zstd-shopcd zstd-shop# 安装/切到 Python 3.14（你机器上没装也没事，uv 会管）uv python install 3.14uv python pin 3.14# 装依赖：FastAPI + Uvicornuv add fastapi "uvicorn[standard]"

上面这些命令，基本就是“给你把地基打好”。uv 官方文档就这么干的：能初始化项目、加依赖、跑命令、还能装 Python 版本。

后端开干：用 Python 3.14 自带 zstd 写压缩/解压 API

Python 3.14 新增的 compression.zstd 模块，最爽的是：它既有一把梭的 compress/decompress，也有文件接口、流式压缩这些正经家伙。

注意它属于“可选模块”，极少数发行版可能没编进去；要是你 import 报错，优先换官方安装包/正规构建。

在项目根目录新建 app.py，直接贴：

from __future__ import annotationsimport base64import osimport sysimport timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModel# Python 3.14 新东西：标准库自带 zstdfrom compression import zstd # 需要 Python 3.14+app = FastAPI(title="Zstd Shop (Python 3.14)")class CompressIn(BaseModel): text: str level: int | None = 3 # 压缩等级：越大越省空间但越慢；3 先够用class DecompressIn(BaseModel): b64: str@app.get("/ping")def ping(): return { "ok": True, "python": sys.version, # 有 free-threaded build 才可能关 GIL；普通 Python 这里永远是 True "gil_enabled": getattr(sys, "_is_gil_enabled", lambda: True)(), }@app.post("/compress")def compress_api(payload: CompressIn): raw = payload.text.encode("utf-8") compressed = zstd.compress(raw, level=payload.level) b64 = base64.b64encode(compressed).decode("ascii") ratio = (len(compressed) / len(raw)) if raw else 0.0 return { "bytes_in": len(raw), "bytes_out": len(compressed), "ratio": round(ratio, 4), "b64": b64, }@app.post("/decompress")def decompress_api(payload: DecompressIn): compressed = base64.b64decode(payload.b64.encode("ascii")) raw = zstd.decompress(compressed) return {"text": raw.decode("utf-8", errors="replace")}# 纯 Python CPU 压力测试：看看线程到底能不能真并行（free-threaded 才会明显）def cpu_burn(iters: int) -> int: x = 0 for i in range(iters): x ^= (i * 2654435761) & 0xFFFFFFFF x = ((x << 13) | (x >> 19)) & 0xFFFFFFFF return x@app.get("/bench")def bench(workers: int = 4, iters: int = 25_000_00): start = time.perf_counter() with ThreadPoolExecutor(max_workers=workers) as ex: results = list(ex.map(cpu_burn, [iters] * workers)) cost = time.perf_counter() - start return { "workers": workers, "iters_per_worker": iters, "seconds": round(cost, 4), "checksum": sum(results) & 0xFFFFFFFF, "gil_enabled": getattr(sys, "_is_gil_enabled", lambda: True)(), "cpu_count": os.cpu_count(), "python": sys.version, }

你看这代码，就干三件事：

“能压就压、能解就解、顺手给你一个 bench 看看线程有没有真跑起来”。

启动服务：

uv run uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

浏览器打开 http://127.0.0.1:8000/docs，FastAPI 自带的接口文档就出来了。

这就是我喜欢 FastAPI 的地方：新手也能“像样儿”。

端一口气接上：一个 HTML 就能把接口玩起来

同目录新建 index.html，内容如下（不搞框架，先求能跑）：

<!doctype html><html lang="zh"> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>Zstd Shop Demo</title> </head> <body> <h2>压缩小卖部（Python 3.14 zstd）</h2> <p>随便粘一段文字进去，点压缩，看体积能省多少。</p> <textarea id="txt" style="width: 100%; height: 140px;">打工人记住：工具选对，效率翻倍。</textarea> <div style="margin: 10px 0;"> <button id="btnC">压缩</button> <button id="btnD">解压</button> <button id="btnB">跑个并发 bench</button> </div> <pre id="out" style="background:#f6f6f6;padding:10px;"></pre> <script> const out = (x) => (document.getElementById("out").textContent = typeof x === "string" ? x : JSON.stringify(x, null, 2)); let lastB64 = ""; document.getElementById("btnC").onclick = async () => { const text = document.getElementById("txt").value; const res = await fetch("http://127.0.0.1:8000/compress", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ text, level: 3 }), }); const data = await res.json(); lastB64 = data.b64; out(data); }; document.getElementById("btnD").onclick = async () => { if (!lastB64) return out("你先压缩一次，别急。"); const res = await fetch("http://127.0.0.1:8000/decompress", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ b64: lastB64 }), }); const data = await res.json(); out(data); }; document.getElementById("btnB").onclick = async () => { const res = await fetch("http://127.0.0.1:8000/bench?workers=4&iters=25000000"); const data = await res.json(); out(data); }; </script> </body></html>

打开这个 HTML，你就能在本地把“压缩/解压/并发测试”全跑一遍。

这就是前端的爽：接口通了，啥端都能接。

鸿蒙 ArkTS 也能调：后端接口通用才是王道

很多人做鸿蒙卡在“网络请求怎么写”。其实鸿蒙的 HTTP 请求模块也挺直接：创建一个 httpRequest，然后 request(url, options) 发出去。给你一段“能看懂、能改”的 ArkTS 示例思路（把 URL 换成你电脑 IP + 端口就行）：

import { http } from '@kit.NetworkKit';async function compressOnHarmony(text: string) { let httpRequest = http.createHttp(); const url = "http://YOUR_PC_IP:8000/compress"; const resp = await httpRequest.request(url, { method: http.RequestMethod.POST, header: { 'Content-Type': 'application/json' }, expectDataType: http.HttpDataType.STRING, extraData: JSON.stringify({ text, level: 3 }), }); // 返回是字符串就 JSON.parse 一下 const body = JSON.parse(resp.result as string); return body; // { bytes_in, bytes_out, ratio, b64 }}

鸿蒙这套请求参数（method/extraData/expectDataType/header）就是常用那几个，逻辑跟你写 fetch/axios 的脑回路是一样的：把 body 塞进 extraData，服务端按 JSON 解析就行。

最后唠两句“人话”

你别看我今天吹得热闹，核心就一句：

别老把“学新技术”当成刷题，当成“给自己省事”的买卖。

Python 3.14 这波的意义，不是让你去背 PEP 编号，是真把一些“以前要靠第三方、靠玄学、靠折腾”的东西，慢慢变成官方正经能力：free-threaded 终于被官方认账了（但仍然可选），zstd 也进了标准库，连发布验包的规矩都说清楚了。

你要是做后端，就把接口写稳；

你要是做前端/鸿蒙，就把请求接好；

你要是做性能，就拿 /bench 跑一跑，看看你机器的线程到底能不能真并行。

别的先不管，能把活儿干漂亮，就是硬道理。

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