TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #199 · 8 јан.

Многие из тех кто активно работал с Python2 несколько удивлены, почему в Python3 удобная функция reload() переехала из builtin в imp а потом и в importlib? Ну было же удобно! А теперь лишний импорт😖 Дело в том, что начиная с Python3.3 функция reload() переписана на Python вместо Cи. Что это нам даёт? 🔸 Такой код проще поддерживать и развивать 🔸 Python код легче читать, изучать и понимать. Сравните это ➡️ и это ➡️. 🔸 Как результат пункта 2, проще писать свои расширения импорта. Например, пользовательский импортёр с какой-либо хитрой логикой по аналогии с импортом из zip архивов. А есть ли у этого решения недостатки? Да, они всегда есть. 🔹 Так как это не builtin функция, её следует импортнуть перед использованием 🔹 Скорость замедлилась примерно на 5%. Очевидно, что это совершенно не критично. К тому же от версии к версии логика импорта будет оптимизироваться и ускоряться. В самом начале файла importlib/__init__.py мы видим такой импорт: import _imp # Just the builtin component, NOT the full Python module То есть часть функционала по прежнему написана на Си, но достаточно низкоуровневая. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #numa

当前筛选 #numa清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3851 · 03.09.2025 г., 12:20

Proxmox: привязка CPU к виртуальным машинам Не всегда очевидно, зачем вообще нужна привязка CPU к виртуальным машинам, особенно если речь идёт о небольших развертываниях - там этот параметр чаще всего просто игнорируют. Но в реальном продакшене использование CPU affinity становится действительно важным для повышения производительности виртуалок. https://telegra.ph/Proxmox-privyazka-CPU-k-virtualnym-mashinam-09-03 #ит_статьи#devops#proxmox#linux#numa

DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3937 · 24.11.2025 г., 06:45

Почему мое приложение на 2 vCPU работает быстрее в виртуалке, чем в контейнере? С ростом популярности Kubernetes и контейнеров многие команды не только разрабатывают и разворачивают новые приложения сразу под Kubernetes, но и переносят туда уже существующие сервисы. Эти сервисы до этого могли работать на bare metal серверах или на виртуальных машинах. Контейнеры реализуют идею «Собрал один раз — запускай где угодно», что позволяет командам разработки и эксплуатации управлять приложениями легче и более системно. Но довольно часто после переноса приложения как есть в Kubernetes производительность вдруг оказывается ниже ожидаемой. Эта заметка в первую очередь смотрит на проблему со стороны CPU: почему при переносе сервисов из VM в мир Kubernetes (контейнеров) могут возникнуть определённые сложности и как они могут привести к просадке в производительности. Внутренние узкие места самого приложения — сетевой ввод-вывод, дисковый ввод-вывод и тому подобное — остаются за рамками обсуждения. https://telegra.ph/Pochemu-moe-prilozhenie-na-2-vCPU-rabotaet-bystree-v-virtualke-chem-v-kontejnere-11-24 #ит_статьи#devops#kubernetes#performance#numa#cgroups#cpulimit