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

#async

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #digitalgovernance

当前筛选 #digitalgovernance清除筛选

AI & Law

@ai_and_law · Post #546 · 10.04.2025 г., 07:04

Најди слично Погледај

🇪🇺📖Algorithmic Management in the EU: A Structural Shift in Labor Governance The European Commission’s Directorate-General for Employment has released a study on algorithmic management (AM), offering the most comprehensive analysis to date of how digital systems are transforming workforce governance. Covering everything from recruitment and task allocation to performance evaluation and contract termination, the study shows that around 25% of EU enterprises — especially large private companies — are already using AM tools, with adoption expected to rise by 3–6% annually over the next decade. This multi-year research project, developed with input from social partners, academics, and industry leaders, highlights both operational efficiencies and significant legal and ethical challenges. Among them: threats to worker privacy, diminished autonomy, lack of transparency, and deskilling. While current EU legislation — including GDPR and anti-discrimination directives — offers partial coverage, the study identifies critical regulatory gaps. As algorithmic oversight becomes embedded in everyday management, the findings make one thing clear: governance must evolve just as fast as the technology it aims to regulate. #AIandLaw#EURegulation#DigitalGovernance

Hashtags

#aiandlaw #euregulation #digitalgovernance