Три способа выполнить множество задач с asyncio
Функция для примера:
async def do_it(n):
await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1))
return n
1. Последовательный вызов
async def main():
for i in range(100):
result = await do_it(i)
Такой вызов имеет смысл только тогда, когда результат одной задачи требуется для вызова следующей.
Если они независимы, то это антипаттерн, так как аналогичен простому синхронному вызову по очереди.
2. Упорядоченный результат
async def main():
tasks = [do_it(i) for i in range(100)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
Выполняет корутины конкурентно и возвращает результат в виде списка.
Полезен когда требуется получить результаты в том же порядке в котором задачи отправлены.
3. Результат по мере готовности
tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(100)]
for cor in asyncio.as_completed(tasks):
result = await cor
Так же выполняет корутины конкурентно, но не гарантирует порядок. Результат возвращается по мере готовности, каждый отдельно.
Полезен когда нужно обработать любой ответ как можно скорее.
#async
Claude Opus 4.5 вышел, и это новый король ИИ! 👑🤖
Gemini 3 Pro уже не лидер. Anthropic выпустили модель, которая доминирует в тестах и ставит ChatGPT на третье место.
Что умеет Claude Opus 4.5:
⏺️Решает реальные задачи с GitHub: анализирует код, исправляет баги, заливает фиксы — полный цикл разработки.
⏺️Обходит Gemini в большинстве benchmark-тестов (креатив, логика, код, многомодальность).
⏺️Работает с контекстом глубже и точнее — меньше галлюцинаций, больше смысла.
📉 Что теперь с рынком:
1️⃣
. Gemini 3 Pro — смещена с первого места.
2️⃣
. ChatGPT — опустился на третью позицию.
3️⃣
. Claude Opus 4.5 — новый лидер с упором на код и сложные задачи.
Anthropic сделали рывок. Теперь именно Claude та модель, которую боятся конкуренты. Gemini и OpenAI придётся догонять.
P.s Альтман, побереги свои нервы...😁
#ClaudeOpus#Anthropic#ИИ#Gemini#ChatGPT#кодинг#новости_технологий
Нейроофис💀
🚀 AI TRENDS | New Local Model Qwopus3.5-27B-v3 Released with High HumanEval Score
Developer Jackrong has introduced Qwopus3.5-27B-v3, a local model designed to operate on a single consumer GPU. According to NS3.AI, this model boasts an impressive 95.73% score on HumanEval. The Qwopus3.5-27B-v3 is distilled from Claude Opus 4.6-style reasoning and is available in GGUF format for use with LM Studio or llama.cpp.
#AI#Qwopus3.5 #HumanEval#Jackrong#ClaudeOpus#GGUF#LMStudio#llama_cpp#AITrends