@djangoproject · Post #391 · 25.07.2017 г., 20:24
https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/ #Coroutines with #async and #await syntax
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #205 · 22 јан.
Как работает функция reload()? Эта функция нужна для того, чтобы перезагрузить изменившийся код из py-файла без рестарта интерпретатора. Дело в том, что любой импортированный модуль при повторном импорте не будет перечитывать файл. Функция импорта вернёт уже загруженный в память объект модуля. Чтобы обновить код, нужно либо перезапустить всю программу, либо использовать функцию reload() from importlib import reload reload(my_module) 🔸 Функция reload() принимает в качестве аргумента только объект модуля или пакета. Она не может перезагрузить класс или функцию. Только весь файл целиком! 🔸 Перезагрузка пакета перезагрузит только его файл __init__.py, если он есть. Но не вложенные модули. 🔸Она не может перезагрузить ранее не импортированный модуль. 🔸При вызове функция reload() перечитывает и перекомпилирует код в файле, создавая новые объекты. После создания новых объектов перезаписывается ранее созданный неймспейс этого модуля. Это значит, что если где-то этот модуль импортирован через import и обращение к атрибутам происходит через неймспейс (имя) модуля, то такие атрибуты обновятся. Если какие-либо объекты из этого модуля импортированы через from то они будут ссылаться на старые объекты. Напишем простой модуль # mymodule.py x = 1 Теперь импортируем модуль и отдельно переменную х из модуля >>> import mymodule >>> from mymodule import x >>> print(mymodule.x) 1 >>> print(x) 1 Не перезапуская интерпретатор вносим изменения в модуль # mymodule.py x = 2 Делаем перезагрузку модуля и проверяем х ещё раз >>> reload(mymodule) >>> print(mymodule.x) 2 >>> print(x) 1 То же самое будет если присвоить любой объект переменной (даже словарь или список) Повторный импорт обновляет значение >>> from mymodule import x >>> print(x) 2 🔸Созданные инстансы классов не обновятся после перезагрузки модуля. Их придётся пересоздать. #tricks#basic
Пребарај: #async
@djangoproject · Post #391 · 25.07.2017 г., 20:24
https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/ #Coroutines with #async and #await syntax
Hashtags
@djangoproject · Post #132 · 01.09.2016 г., 14:47
https://bit.ly/coroutines At Open Source Bridge and #PyGotham in 2015, and at SCALE14x, I demonstrated that you can code a Python 3 #async framework in under an hour. I start the demo by writing a callback-based async framework, built on non-blocking sockets and a simple event loop. Then I adapt the framework to use generator-based #coroutines, which are cleaner than callbacks but still more efficient than threads for async I/O.
Hashtags
@awesomeopensource · Post #151 · 01.08.2018 г., 16:12
laravel-s 又一个 Laravel 使用 swoole 扩展提高性能的项目 特性 高性能的Swoole 内置Http/WebSocket服务器 常驻内存 异步的事件监听 异步的任务队列 平滑Reload 代码修改后自动Reload 同时支持Laravel与Lumen,兼容主流版本 简单,开箱即用 Tags: #swoole#laravel#lumen#async Languages:#php 感谢 @iVanilla 的投稿
@githubtrending · Post #15366 · 25.12.2025 г., 12:30
#rust#async#framework#http_server#rust#salvo#web Salvo is a simple yet powerful Rust web framework that gives you fast, modern servers (HTTP/1–3, WebSocket/WebTransport) with minimal Rust knowledge required, built on Hyper and Tokio. It uses a unified handler/middleware model, an infinitely nestable, chainable router for clear public/private route grouping, built-in multipart/file upload and data extraction, automatic OpenAPI generation, ACME TLS support, and a CLI to scaffold projects—so you can prototype and deploy secure, high-performance backends quickly with less boilerplate and easier routing, testing, and API documentation. https://github.com/salvo-rs/salvo
@djangoproject · Post #517 · 08.12.2017 г., 05:27
https://vorpus.org/blog/some-thoughts-on-asynchronous-api-design-in-a-post-asyncawait-world/#websocket-servers I've recently been exploring the exciting new world of #asynchronous I/O libraries in Python 3 – specifically asyncio and curio. These two libraries make some different design choices. Example 1: #asyncio, with callbacks Example 2: #curio, with #async/#await Example 3: asyncio, with async/await #websockets
@djangoproject · Post #270 · 26.02.2017 г., 08:08
https://www.obeythetestinggoat.com/testing-async-asyncio-and-performance.html #Testing, #async, #asyncio, and #performance Sun 27 December 2015 By Harry I recently did some experimenting with asyncio, and wanted to report back on how I got on with writing tests for it. While I was at it I was also able to compare its performance with a couple of other approaches to #mutlitasking in Python, namely #threads and #gevent, so I'll report on that here too. (tl;dr: it's much of a muchness).
@githubtrending · Post #14740 · 23.05.2025 г., 12:30
#python#async#asyncio#cross_platform#downloader#gui#multithreading#pyqt#pyside6#python#qt#software#streaming Ghost Downloader 3 is a fast, AI-powered download manager that works on Windows, Linux, and macOS. It speeds up downloads by splitting files into many parts and using multiple threads, dynamically adjusting to use your full bandwidth. It supports resuming downloads, proxy settings, SSL security, and clipboard monitoring for easy link capture. The interface is modern and user-friendly. This tool helps you download files more quickly and efficiently, with options to control speed and use proxies, making it ideal if you want faster, smarter, and more reliable downloads on your computer[1]. https://github.com/XiaoYouChR/Ghost-Downloader-3
@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00
#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi