🎙 Ответы Посла по особым поручениям, Старшего должностного лица России в АТЭС К.М.Барского на вопросы МИА «Россия сегодня»
📅 18-19 ноября в Бангкоке состоится очередная встреча лидеров экономик-участниц форума «Азиатско-тихоокеанское экономическое сотрудничество» (#АТЭС).
К сожалению, традиционно конструктивная работа в рамках АТЭС в этом году омрачена попытками США, Австралии, Канады, Новой Зеландии и Японии привнести в повестку дня Форума «украинский сюжет», а также возложить на Россию ответственность за неблагоприятное положение дел в мировой экономике.
Терпеливо разъясняем партнерам, что рост цен на продовольствие и энергетические товары, как и в целом развитие инфляционных тенденций, наблюдаются уже несколько лет и объясняются:
👉 вызванными пандемией сбоями в глобальных и региональных стоимостных цепочках,
👉 безоглядной «накачкой» мировой экономики ликвидностью в рамках ультралиберальной кредитно-денежной политики эмитентов основных резервных валют.
Россия является инициатором или активным участником реализации более чем 20 проектов АТЭС в таких сферах, как торговля и инвестиции, цифровая трансформация, устойчивое и инклюзивное развитие.
Отмечаем взвешенную и конструктивную позицию таиландского председательства, которое Россия всецело поддерживает. Рассчитываем на успешное проведение саммита АТЭС и консенсусное одобрение лидерами его итоговых документов.
Подробнее
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".