@djangoproject · Post #391 · 25.07.2017 г., 20:24
https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/ #Coroutines with #async and #await syntax
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #28 · 24.05
Я очень долго не покупал робот-пылесос, несмотря на свою любовь к технологиям. Не шибко верил в эти штуки, да и жил в небольшой квартире с пушистым ковром. Но теперь у нас квартира побольше и почти без порогов, а ещё кот, от которого везде остаётся шерсть. К тому же, рынок неплохо развился за эти годы, индустрия набила шишек, так что я взял Roborock S5 Max. Робот-пылесос, пожалуй, одна из самых по-настоящему умных бытовых технологий нашего времени. Посудомойка и стиральная машина все ещё требуют много дополнительной работы руками, автоматическая глажка вообще ещё в адекватном виде не появилась, 3D принтер тот вообще хочет много внимания... А робот-пылесос — недаром там в названии «робот» — запустил и забыл. S5 Max довольно дорогая модель с лидаром и хорошей программной частью. Он и правда весьма умён, свободно ориентируется в квартире, грамотно строит маршрут и понимает, где находится. В моем случае проблема возникла лишь один раз — пылесос втянул кошачью игрушку, которая застряла во вращающейся щётке. Это, кстати, приучает к порядку: если всякие рюкзаки и тапки ещё могут валяться у стен там и тут, то мелочам на полу делать совершенно нечего — ваши ступни вам потом за это спасибо скажут. В остальном Roborock прекрасно объезжает ножки стульев, перекатывается через провода и заползает на всю глубину под диван и кровать (а это недоступно даже при чистке ручным пылесосом!). При первом запуске робот объезжает всё пространство, куда способен пролезть, и строит карту квартиры, на которой позже можно разметить комнаты, невидимые стены и другие зоны, а затем, по желанию, убирать точечно. Ещё прикольная фишка — детектор ковра: машина понимает, что движется по ворсу, и сама увеличивает мощность всасывания, а затем обратно уменьшает, когда попадает на обычный пол. Но насчёт самой уборки совсем чудес ожидать не стоит. Сильный ручной пылесос тянет лучше, а робот не избавлен от всех проблем своих предков: волосы наматываются на щётку, пылесборник нужно вытряхивать и мыть. Кстати, для волос прямо под крышкой небольшой нож-лезвие, очень практично: взял и обрезал. Я бы сказал так: человек уберёт лучше, но робота вы будете запускать существенно чаще, чем стали бы пылесосить сами. Особенно если квартира большая. 30-метровую студию я в своё время обходил с вертикальным пылесосом за 20 минут. Но квартиру втрое больше — нет уж, пусть машина старается. Из серьезных для меня недостатков я бы выделил три: • Моющий режим конкретно в моей модели — полная ерунда. Он едва протирает поверхность, так что я бы скорее назвал его увлажняющим режимом. Так что не особо нужен в корпусе и контейнер для воды, и пристегивающаяся на липучках тряпка-расходник. • Робот не умеет понимать, что пылесборник заполнен, и как-то предупреждать об этом. А пыли и грязи он находит много, даже если запускать каждый день. Вот бы сам в туалет ездил выбрасывать... • Машина умеет понимать, где ковёр. Но разработчики не догадались сделать функцию «почистить в этой комнате только ковёр». А было бы очень кстати. В остальном однозначно мастхэв, одно из самых полезных вложений денег за последние много лет. #gadgets
Hashtags
Търсене: #async
@djangoproject · Post #391 · 25.07.2017 г., 20:24
https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/ #Coroutines with #async and #await syntax
Hashtags
@djangoproject · Post #132 · 01.09.2016 г., 14:47
https://bit.ly/coroutines At Open Source Bridge and #PyGotham in 2015, and at SCALE14x, I demonstrated that you can code a Python 3 #async framework in under an hour. I start the demo by writing a callback-based async framework, built on non-blocking sockets and a simple event loop. Then I adapt the framework to use generator-based #coroutines, which are cleaner than callbacks but still more efficient than threads for async I/O.
Hashtags
@awesomeopensource · Post #151 · 01.08.2018 г., 16:12
laravel-s 又一个 Laravel 使用 swoole 扩展提高性能的项目 特性 高性能的Swoole 内置Http/WebSocket服务器 常驻内存 异步的事件监听 异步的任务队列 平滑Reload 代码修改后自动Reload 同时支持Laravel与Lumen,兼容主流版本 简单,开箱即用 Tags: #swoole#laravel#lumen#async Languages:#php 感谢 @iVanilla 的投稿
@githubtrending · Post #15366 · 25.12.2025 г., 12:30
#rust#async#framework#http_server#rust#salvo#web Salvo is a simple yet powerful Rust web framework that gives you fast, modern servers (HTTP/1–3, WebSocket/WebTransport) with minimal Rust knowledge required, built on Hyper and Tokio. It uses a unified handler/middleware model, an infinitely nestable, chainable router for clear public/private route grouping, built-in multipart/file upload and data extraction, automatic OpenAPI generation, ACME TLS support, and a CLI to scaffold projects—so you can prototype and deploy secure, high-performance backends quickly with less boilerplate and easier routing, testing, and API documentation. https://github.com/salvo-rs/salvo
@djangoproject · Post #517 · 08.12.2017 г., 05:27
https://vorpus.org/blog/some-thoughts-on-asynchronous-api-design-in-a-post-asyncawait-world/#websocket-servers I've recently been exploring the exciting new world of #asynchronous I/O libraries in Python 3 – specifically asyncio and curio. These two libraries make some different design choices. Example 1: #asyncio, with callbacks Example 2: #curio, with #async/#await Example 3: asyncio, with async/await #websockets
@djangoproject · Post #270 · 26.02.2017 г., 08:08
https://www.obeythetestinggoat.com/testing-async-asyncio-and-performance.html #Testing, #async, #asyncio, and #performance Sun 27 December 2015 By Harry I recently did some experimenting with asyncio, and wanted to report back on how I got on with writing tests for it. While I was at it I was also able to compare its performance with a couple of other approaches to #mutlitasking in Python, namely #threads and #gevent, so I'll report on that here too. (tl;dr: it's much of a muchness).
@githubtrending · Post #14740 · 23.05.2025 г., 12:30
#python#async#asyncio#cross_platform#downloader#gui#multithreading#pyqt#pyside6#python#qt#software#streaming Ghost Downloader 3 is a fast, AI-powered download manager that works on Windows, Linux, and macOS. It speeds up downloads by splitting files into many parts and using multiple threads, dynamically adjusting to use your full bandwidth. It supports resuming downloads, proxy settings, SSL security, and clipboard monitoring for easy link capture. The interface is modern and user-friendly. This tool helps you download files more quickly and efficiently, with options to control speed and use proxies, making it ideal if you want faster, smarter, and more reliable downloads on your computer[1]. https://github.com/XiaoYouChR/Ghost-Downloader-3
@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00
#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi