TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #239 · 3 мај

Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML. Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что: 🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат 🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека 🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек Но есть и минусы 🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки) 🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты) 🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...) 🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда) 🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи. Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳. 🔸 очень быстрая запись 🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд 🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки 🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память 🔸 можно извлечь любую часть данных независимо Из минусов 🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата) 🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию. 🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии. (Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно) Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого f15d cd29 a564 4578 ... 09e2 9bc4 a696 1253 ... 84e9 4de1 3b23 c24a ... 2534 5161 28e0 709d ... ... Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла. К чему это я? Читайте в следующем посте... #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #multithreading

当前筛选 #multithreading清除筛选
djangoproject

@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.

GitHub Trends

@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