В Python 3.14 в стандартную библиотеку добавили модуль concurrent.interpreters: публичный API для запуска нескольких полноценных интерпретаторов внутри одного процесса.

Это финал длинной истории. PEP 554 в 2017 году описал идею, PEP 684 в 2023 дал каждому интерпретатору собственный GIL, и PEP 734, принятый в июне 2025, превратил всё это в стандартный Python-модуль. До 3.14 функционал был доступен только через C API.

API ровно такой, какой ожидаешь:

import concurrent.interpreters as interpreters
interp = interpreters.create()
interp.exec('print("Hello from subinterp")')
interp.close()

Каждый интерпретатор изолирован: своя память, свой GIL, свой импорт-кеш. Простые типы передаются через специальный канал без копирования, сложные идут через сериализацию вроде pickle.

Что это даёт:

— Настоящая многозадачность в одном процессе без multiprocessing. Каждый интерпретатор едет на своём GIL и параллельно работает на отдельном ядре.
— Совместимость с asyncio. CPU-bound подзадачи можно гонять в субинтерпретаторах, а сетевой ввод-вывод оставить в основном цикле событий.
— Один процесс. Общие файловые дескрипторы, единое управление, без накладных расходов на fork и spawn.

У подхода одно главное ограничение: C-расширения. Стабильность под per-interpreter GIL не гарантирована, и многим библиотекам ещё предстоит дозревать. Чистый Python и библиотеки с поддержкой PEP 684 работают, остальные могут падать.

PEP 734 и free-threading решают одну задачу разными способами. Free-threading убирает GIL вообще: больше совместимости, меньше изоляции. Sub-interpreters сохраняют GIL на интерпретатор: меньше совместимости, больше изоляции. Похоже, в долгую Python поддержит оба пути.

Свежий разбор с примерами и архитектурой: https://alexeev-dev.bearblog.dev/running-multiple-interpreters-in-python-code-incredible-speed/

@zen_of_python (теперь в VK и Max)

@zen_of_python (теперь в VK и Max)