@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 #335 · 29 мар.
В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks
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