А вот топы публикаций на Хабре за год, например.
Рейтинг
В топе по рейтингу характерно в основном UGC, и там либо очень болезненные нетехнические темы (моя про собесы, ниже про ИИ и ненормальность), либо очень интересно написанные технические.
Прикольно, что топ-2 статья про 2ГИС, где я теперь работаю, и этим событием заканчивается моя статья выше про собесы. Можно читать сверху вниз, сквозной сюжет. Но про 2ГИС не моя, была ещё раньше: статья о фейковых отзывах, очень годная, вроде как наши сразу взяли в работу, как она появилась.
И не могу не заметить топ-6 статью, где автор рассказывает, как его задолбала ИИ-истерия везде, и в айти особенно.
Просмотры
В топе по просмотрам хайповая фигня, куда либо компании льют траффик (ИИ), либо просто приходят залётные юзеры из поиска (про вотсап). Там вообще почти весь топ это вотсап и макс, скукота.
Комментарии
Ожидаемо политота и холиварные топики. Полит-срачи вообще очень затягивающая штука, я попадаю в них чаще, чем хотелось бы, к сожалению. И я прям иногда по рукам себя бью, чтобы не писать политически окрашенные посты в этот блог, даже если тема кажется мне прям супер однозначной и не допускающей никакой дискуссии.
В целом на Хабр оказывается написали 50к материалов за год (новости + статьи). Многие дублируют туда свои личные телеграм-каналы или вообще постят любой медиа-мусор пачками. Но даже с учётом этого 50к это прям очень много.
#web@clockstackwheels
https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html
#multiprocessing is a package that supports spawning processes using an #API similar to the #threading module. The multiprocessing package offers both local and remote #concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of #threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
https://github.com/python/asyncio
The #asyncio#module provides infrastructure for writing #single-threaded concurrent code using #coroutines, #multiplexing#I/O access over sockets and other resources, running network clients and servers, and other related primitives. Here is a more detailed list of the package contents:
a pluggable event loop with various system-specific implementations;
transport and protocol abstractions (similar to those in Twisted);
concrete support for TCP, UDP, SSL, subprocess pipes, delayed calls, and others (some may be system-dependent);
a Future class that mimics the one in the concurrent.futures module, but adapted for use with the event loop;
#coroutines and #tasks based on yield from (PEP 380), to help write concurrent code in a sequential fashion;
cancellation support for Futures and coroutines;
synchronization primitives for use between coroutines in a single thread, mimicking those in the #threading module;
an interface for passing work off to a threadpool, for times when you absolutely, positively have to use a library that makes blocking I/O calls.
Note: The implementation of asyncio was previously called "Tulip".