@djangoproject · Post #332 · 05.05.2017 г., 19:16
https://dbader.org/blog/queues-in-python How to implement a FIFO #queue data structure in Python using only built-in data types and classes from the standard library.
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај
Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic
Пребарај: #queue
@djangoproject · Post #332 · 05.05.2017 г., 19:16
https://dbader.org/blog/queues-in-python How to implement a FIFO #queue data structure in Python using only built-in data types and classes from the standard library.
Hashtags
@djangoproject · Post #455 · 03.10.2017 г., 16:39
https://realpython.com/blog/python/asynchronous-tasks-with-django-and-celery/ Asynchronous Tasks With #Django and #Celery “Celery is an asynchronous task queue/job #queue based on distributed message passing. It is focused on real-time operation, but supports scheduling as well.” For this post, we will focus on the scheduling feature to periodically run a job/task.
@djangoproject · Post #585 · 23.03.2018 г., 02:43
https://www.fullstackpython.com/celery.html #Celery is a task #queue implementation for Python web applications used to #asynchronously execute work outside the HTTP request-response cycle.
Hashtags
@voir_yeux · Post #12160 · 19.03.2026 г., 11:59
🇬🇪 Des centaines de Géorgiens font la queue pour entrer dans la cathédrale de la Sainte-Trinité de Tbilissi, où se tient la messe de requiem en l'honneur du patriarche Élie II de Géorgie. #géorgie#queue#cathédrale#patriarche
@djangoproject · Post #119 · 10.08.2016 г., 14:37
18.5.8. Queues Queues: #Queue #PriorityQueue #LifoQueue #asyncio queue #API was designed to be close to classes of the queue module (Queue, PriorityQueue, LifoQueue), but it has no timeout parameter. The asyncio.wait_for() function can be used to cancel a task after a timeout. https://docs.python.org/3/library/asyncio-queue.html