TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #269 · 7 јул.
Возможно, стоит пояснить разницу между синхронизацией из thread/process-safe и синхронизацией с помощью Lock🤔 Наша задача — заставить разные процессы и потоки обращаться к базе данных (или любым другим ресурсам) последовательно. Чтобы не случилось так называемого race condition, то есть состояние гонки. Это когда разные потоки или процессы пытаются одновременно что-то сделать с одним и тем же ресурсом. В этом случае нам нужна какая-то логика ограничения. Пока один процесс не завершил своё действие, другие не могут получить доступ к ресурсу. Так вот, thread-safe и process-safe означает что отдельно взятые операции записи в БД гарантированно будут последовательны. Запросы из разных процессов или потоков выстроятся в очередь и не будут мешать друг другу. Лучше всего когда этот блок реализован на уровне БД в виде атомарных операций или ещё как-то. Но зачем нам тогда еще дополнительный Lock? Этот способ синхронизации используется когда процесс никак не укладывается в одно действие и должен сделать множество операций прежде чем дать доступ следующему. В этом случае процесс ставит некий глобальный Lock на ресурс и никто другой, даже получив законное право на доступ, не может ничего сделать. Все ждут пока этот Lock не будет снят. Это решается на уровне приложения и правильность реализации полностью в вашей ответственности. Например, если забыли разблокировать или сделали перекрёстный Lock (Deadlock как на картинке), то всё зависнет в бесконечном ожидании. #basic
Hashtags
Пребарај: #spreadsheet
@chartomojka · Post #1328 · 14.04.2025 г., 20:27
Google встроил AI прямо в Google Sheets — на уровне формул. Больше не нужно вспоминать, как писать VLOOKUP или придумывать хитрые конструкции для сложных задач. Теперь достаточно написать промпт в =AI() — и модель сама поймёт, что в ячейках, и вернёт нужный результат. Примеры, что можно делать прямо в таблице в комметариях. #google#spreadsheet#ai ————————— Мысли Рвачева —————————
Hashtags
@djangoproject · Post #316 · 28.04.2017 г., 06:09
https://github.com/blissnd/easyxls Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables. For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example. Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
Hashtags
@venturevillagewall · Post #3372 · 18.12.2024 г., 12:08
Melder Secures $500K Funding Melder has raised $500K in funding as of December 4, 2024. The platform allows users to analyze PDFs, DOCX files, and Emails using a straightforward spreadsheet tool. #Funding#Melder#Tech#Startup#Investment#Spreadsheet#Email#DOCX#PDF#Analysis
@githubtrending · Post #15244 · 24.10.2025 г., 12:30
#python#airtable#airtable_alternative#airtable_replacement#application_builder#automations#dashboards#database#low_code#no_code#no_code_database#no_code_platform#online_database#postgresql#restful_api#self_hosted#spreadsheet Baserow is a powerful, open-source tool that lets you build databases and applications without coding. It offers full control over your data and environment, allowing self-hosting and customization. Unlike Airtable, Baserow doesn't limit your data storage or API calls, making it ideal for large projects. It combines the ease of a spreadsheet with advanced data management features, including dashboards and automation tools. This gives users complete ownership of their data and avoids vendor lock-in, making it a great choice for businesses needing flexibility and scalability. https://github.com/baserow/baserow