@djangoproject · Post #332 · 05.05.2017 г., 19:16
https://dbader.org/blog/queues-in-python How to implement a FIFO #queue data structure in Python using only built-in data types and classes from the standard library.
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #672 · 28.11
Впервые сделал крупный проект (под NDA, так что не расскажу, какой) на облачных функциях. Впечатления противоречивые. Изначально программисты арендовали компьютер в датацентре: или целиком или кусочек. На нём теоретически можно делать что угодно, но для запуска своих программ нужно было настроить операционную систему, безопасность и авторизацию, установить нужные исполнительные модули, программы для удобства деплоя, мониторинг нагрузки итд. Поэтому появились сервисы, которые это всё делают за тебя, а тебе дают буквально окно, куда можно написать свой код и запускать его удалённо на чужой машине. Конкретно я пользовался решением от Яндекса, чей протокол скопирован напрямую с Amazon Web Services. Причём, в документации не только открыто об этом говорится, но ещё и в некоторых местах перенаправляют на доки от Amazon. И SDK предлагают тоже использовать амазоновский. До санкций я бы сказал, что это не так плохо — можно использовать что-то привычное тем, кто уже работал с Amazon. Но сейчас привязка к американскому сервису выглядит скорее жирным минусом. Не знаю, есть ли у Яндекса ресурсы на какое-то серьёзное разделение. Судя по состоянию документации и платформы в целом — нет. Yandex Cloud кажется системой, которая активно развивалась несколько лет назад, а сейчас подзаброшена. Среда выполнения .NET отстаёт от актуальной на две версии (3.1 вместо 6, четвёртой версии не существует). Изначально мой проект был написан как обычное контейнеризированное приложение на .NET 6, а потом я переводил его на функции. Пришлось пройтись по всему коду и переписать несовместимые куски с C#10 на C#8, это было не слишком приятно. Документации фактически нет, а там, где есть, много путаницы. В примерах написано одно, по факту другое: например в функцию вместо объекта Request приходит просто строка, а разбирать её надо самому. Авторизацию я нашёл только на Stackoverflow. Интересно, что адекватных доков про неё не было ни у Яндекса, ни у Amazon. Функция выполняется и выгружается, поэтому ваша программа не должна рассчитывать на наличие постоянно живущего процесса. Мне пришлось вытащить из неё большой словарь, который грузится при старте, и положить уже подготовленные данные из него в Object Storage — это такое горячее файловое хранилище, там же рядом с функциями. Справедливости ради, работает это всё быстрее, чем я думал. Удалось запихнуть в функции даже сравнительно большой проект с кучей классов, создающий при запуске несколько десятков объектов и производящий загрузку из сети с декомпрессией. Другой важный плюс — бесплатная квота довольно внушительная: миллион вызовов и 10Гб*часов оперативной памяти в месяц. Для пет проекта вы сможете вообще не покупать сервер. Но если сервер у вас всё-таки есть, деплой вы уже настроили, то удобнее будет, конечно, делать как привычно. И гибкости больше. #dev
Hashtags
Търсене: #queue
@djangoproject · Post #332 · 05.05.2017 г., 19:16
https://dbader.org/blog/queues-in-python How to implement a FIFO #queue data structure in Python using only built-in data types and classes from the standard library.
Hashtags
@djangoproject · Post #455 · 03.10.2017 г., 16:39
https://realpython.com/blog/python/asynchronous-tasks-with-django-and-celery/ Asynchronous Tasks With #Django and #Celery “Celery is an asynchronous task queue/job #queue based on distributed message passing. It is focused on real-time operation, but supports scheduling as well.” For this post, we will focus on the scheduling feature to periodically run a job/task.
@djangoproject · Post #585 · 23.03.2018 г., 02:43
https://www.fullstackpython.com/celery.html #Celery is a task #queue implementation for Python web applications used to #asynchronously execute work outside the HTTP request-response cycle.
Hashtags
@voir_yeux · Post #12160 · 19.03.2026 г., 11:59
🇬🇪 Des centaines de Géorgiens font la queue pour entrer dans la cathédrale de la Sainte-Trinité de Tbilissi, où se tient la messe de requiem en l'honneur du patriarche Élie II de Géorgie. #géorgie#queue#cathédrale#patriarche
@djangoproject · Post #119 · 10.08.2016 г., 14:37
18.5.8. Queues Queues: #Queue #PriorityQueue #LifoQueue #asyncio queue #API was designed to be close to classes of the queue module (Queue, PriorityQueue, LifoQueue), but it has no timeout parameter. The asyncio.wait_for() function can be used to cancel a task after a timeout. https://docs.python.org/3/library/asyncio-queue.html