Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #182 · 16 ное.

По аналогии с PEP у Django есть DEP. Самый интересный для меня на данный момент на это DEP 0009: Async-capable Django. Он про то, как будет внедряться поддержка аснихронности. Начиная с версии 3 в Django начали появляться асинхронные плюшки. Это всё еще мало чтобы делать асинхронное приложение, но долгий путь начинается с одного маленького шага! Всё должно пройти в несколько этапов и к 4й версии обещают сделать Django асинхронным! Что это даёт разработчикам в случае если весь фреймворк станет поддерживать async? - Ускорение работы web-приложения? Если правильно писать асинхронный код, то да. - Усложнение кода? Возможно, но фреймворк на то и фреймворк, чтобы прятать сложности где-то внутри. Надеюсь код усложнится не сильно, посмотрим... И когда нам этого ожидать? Судя по этой схемкеDjango 4 выйдет в Декабре 2021 года. А это значит, что у вас есть примерно год чтобы научиться понимать асинхронный код, если еще не умеете😁 #django#pep

Hashtags

#django #pep

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

Најди слично Погледај

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai