Компанії, які досі запускають застосунки на Python нижче версії 3.13, втрачають величезні кошти на хмарних обчисленнях. Про це йдеться в матеріалі The New Stack.
За даними звіту JetBrains State of Python 2025, 83% розробників працюють із версіями мови, яким понад рік, майже половина (48%) — на Python 3.11, а 27% — на Python 3.10 і старіших.
Cтратегія «якщо не зламано — не чіпай» обходиться дорого: старі версії Python споживають більше ресурсів і напряму збільшують хмарні рахунки.
Продуктивність і фінансовий ефект
• Перехід із Python 3.11 до 3.13 дає +11% швидкодії й економію 10–15% пам’яті.
• Перехід із Python 3.10 до 3.13 — +42% швидкодії та зниження використання пам’яті на 20–30%.
Це означає реальну економію:
• середня компанія з витратами на AWS у $2,3 мільйона на рік може зекономити $420 тисяч щорічно;
• великий бізнес із витратами $24–36 мільйонів на рік — до $5,6 мільйона економії.
Чому контейнеризація не допомогла
Більшість команд використовує Docker, де можна просто вибрати останній Python-образ, але навіть це не пришвидшило оновлення.
«Багато хто не усвідомлює фінансових наслідків», — написав Майкл Кеннеді, засновник Talk Python.
Переваги оновлення
• Мінімальні ризики міграції;
• сумісність із кодом завдяки backward compatibility;
• негайний приріст продуктивності після деплойменту;
• зростання ефекту економії у процесі масштабування.
Кеннеді підкреслив:
«Оновлення Python — це один із найвигідніших ROI-кроків у розробці. Ви отримуєте вигоди без зміни коду — достатньо вибрати новий runtime».
51% використання Python нині припадає на data science. Pandas і NumPy залишаються основними інструментами. Обробка великих наборів даних, навчання моделей, складні обчислення та batch-джоби особливо виграють від продуктивніших версій.
Читайте також на ProIT про онлайн-компілятори для C++, PHP, Python, Java, C#, Go і не тільки.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
