TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #400 · 8 дек.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #dataops

当前筛选 #dataops清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15397 · 07.01.2026 г., 12:30

#java#cdc#chunjun#dataops#datax#etl#flink#flink_streaming#java TIS is an easy enterprise data integration tool using batch (DataX) and streaming (Flink-CDC, Chunjun) with a simple interface to sync data end-to-end without complex scripts. Its v5.0.0 adds Pipeline AI Agent, letting you describe needs in natural language for auto-pipeline creation, smart plugin installs, and low-cost AI like DeepSeek. Install quickly via single-node, Docker, or K8S. This saves you time, cuts errors, simplifies ETL tasks, and boosts fun, efficient data pipelines for real-time analytics. https://github.com/datavane/tis