@djangoproject · Post #529 · 19.12.2017 г., 22:08
http://www.djangocrew.com/blog/how-manage-concurrency-django-models/ In this Post we are going to present two approaches for managing #concurrency in #Django models.
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #68 · 3.08
Теперь статья попала в "Лучшие материалы за неделю". Приятно. Очень крутой экспириенс от VC в итоге. Но, как некоторые заметили, у меня довольно кликбейтная тема, не думаю что там зашла бы статья с обзором колонки или личным мнением в сфере урбанистики. Тем временем, продолжаю поиски формата для себя. Отбросил вариант с Instagram Reels — я полистал пару недель и надоело. Очень однообразные вещи там, с одинаковой музыкой, некоторые повторяются. Видно, что алгоритмы работают топорно: 90% контента это просто популярные ролики из небольшого количества заданных категорий, а 10% это попытка вмешать случайные непопулярные ролики из тех же категорий. Качество проваливается мгновенно. Снимают, например, на крутом популярном видео вид на горы: там и цветкор, и чистота картинки, и динамика, и композиция. На непопулярном видео тоже вид на горы: скучный однообразный с телефона, без смены ракурса, без синхронизации с музыкой итд. Всё-таки не просто так популярные вещи таковыми становятся. Ну и вертикальность, опять же. Многие стали считать, что это якобы удобно, и тут я бы сказал про конспирологическое смещение "Окна Овертона", но на самом деле Стокгольмский Синдром, конечно же. У нас нет выбора в современном интернете, и мы пытаемся убеждать себя, что вертикальное видео это нормально, раз его записывают и смотрят на телефоне. Пожалуй, всерьёз я не попробовал только подкасты и дорогие ютубные видео. Я уверен, что последние оправдают мои ожидания: и система рекомендаций и качество контента на ютубе пока что выше, чем на всех остальных UGC-порталах. Ладно, на VC и Хабре ещё выше, но уж очень узкоспециализировано. Текстовые же порталы широкого профиля или помойка (Дзен) или мертвы и заброшены своими владельцами (ЖЖ, Teletype). Но у меня совершенно нет времени на такой продакшен, которого требует ютуб. Ни по вечерам, ни по выходным, ни в отпуске. Я смогу выпускать 1 видео в полгода, в таком ритме каналы не выживают. С подкастами другое дело — помимо понятной проблемы (невозможно рассказывать ни о чём, что требует визуала) — даже если у меня получится говорить интересно и записывать это качественно, никакой единой экосистемы для них так и не появилось. Кто-то слушает в Apple, кто-то в Яндекс.Музыке, кто-то даже ВКонтакте. Учитывая, что мне, как автору, интереснее всего обратная связь — собирать её с 10 площадок будет крайне муторно. Но одно ясно — Телеграм идёт сильно ниже ожиданий, так что этот канал рано или поздно будет закрыт, простите. Наверное, глупо было игнорировать тот факт, что я сам не читаю другие каналы, а значит мне или неудобно, или скучно, или и то и другое. #web
Hashtags
Търсене: #concurrency
@djangoproject · Post #529 · 19.12.2017 г., 22:08
http://www.djangocrew.com/blog/how-manage-concurrency-django-models/ In this Post we are going to present two approaches for managing #concurrency in #Django models.
Hashtags
@djangoproject · Post #95 · 11.07.2016 г., 12:14
https://docs.python.org/3/library/asyncio-dev.html#asyncio-multithreading 18.5.9.3. #Concurrency and #multithreading An event loop runs in a thread and executes all callbacks and tasks in the same thread. While a task is running in the event loop, no other task is running in the same thread. But when the task uses yield from, the task is suspended and the event loop executes the next task. To schedule a callback from a different thread, the BaseEventLoop.call_soon_threadsafe() method should be used. Example: loop.call_soon_threadsafe(callback, *args) Most asyncio objects are not thread safe. You should only worry if you access objects outside the event loop. For example, to cancel a future, don’t call directly its Future.cancel() method, but: loop.call_soon_threadsafe(fut.cancel) To handle signals and to execute subprocesses, the event loop must be run in the main thread. To schedule a coroutine object from a different thread, the run_coroutine_threadsafe() function should be used. It returns a concurrent.futures.Future to access the result: future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro_func(), loop) result = future.result(timeout) # Wait for the result with a timeout The BaseEventLoop.run_in_executor() method can be used with a thread pool executor to execute a callback in different thread to not block the thread of the event loop. See also The Synchronization primitives section describes ways to synchronize tasks. The Subprocess and threads section lists asyncio limitations to run subprocesses from different threads.
Hashtags
@djangoproject · Post #195 · 08.11.2016 г., 03:18
http://stackoverflow.com/questions/29269370/how-to-properly-create-and-run-concurrent-tasks-using-pythons-asyncio-module In the case of trying to concurrently run two looping Tasks, I've noticed that unless the Task has an internal await expression, it will get stuck in the while loop, effectively blocking other tasks from running (much like a normal while loop). However, as soon the Tasks have to wait--even for just a fraction of a second--they seem to run concurrently without an issue. Thus, the await statements seem to provide the event loop with a foothold for switching back and forth between the tasks, giving the effect of #concurrency. Example output with internal await: running async test ...#boo 0 ...#baa 0 ...boo 1 ...baa 1 ...boo 2 ...baa 2
Hashtags
@djangoproject · Post #157 · 06.09.2016 г., 19:55
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.
@djangoproject · Post #106 · 30.07.2016 г., 21:03
top prev next #ZeroMQ (also known as ØMQ, 0MQ, or #zmq) looks like an embeddable networking #library but acts like a #concurrency framework. It gives you sockets that carry atomic messages across various transports like in-process, inter-process, TCP, and multicast. You can connect sockets N-to-N with patterns like fan-out, pub-sub, task distribution, and request-reply. It's fast enough to be the fabric for clustered products. Its asynchronous I/O model gives you scalable multicore applications, built as asynchronous message-processing tasks. It has a score of language APIs and runs on most operating systems. ZeroMQ is from iMatix and is LGPLv3 open source. http://zguide.zeromq.org/page:all
Hashtags
@githubtrending · Post #14859 · 24.06.2025 г., 11:30
#typescript#cli#clustering#concurrency#dependency_injection#effect#error_handling#javascript#observability#opentelemetry#platform#schema#typescript#workflows Effect is a powerful TypeScript framework that helps you build reliable and complex applications by managing side effects like logging, network calls, and database operations in a safe and organized way. It uses a core `Effect` type to describe workflows that are lazy, composable, and type-safe, allowing you to handle errors and dependencies explicitly. The framework is modular, with many packages for AI, CLI tools, distributed computing, SQL databases, and more, making it flexible for various needs. Using Effect improves code quality, concurrency handling, and maintainability, helping you write robust TypeScript apps efficiently[1][2][4][5]. https://github.com/Effect-TS/effect
@djangoproject · Post #224 · 07.01.2017 г., 16:53
#AI #automated_testing #automation #asyncio #atexit #button #concurrency #Coroutines #data_mining #dropdownbox #Debian #decorators #django_cms #form #Google #Gym #intelligence #input #lists #machine_learning #map #Metaprogramming #Micro_services #monitoring #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #numerical #OAuth #package #pytest #python #requests #Requests #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #sessions #TensorFlow #text_boxes #text #telegram #Threads #tuples #Universe #urllib #upload
Hashtags
@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags