TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #runtime
@golang · Post #58 · 22.04.2018 г., 20:22
Why are goroutines not lightweight threads? Kartik Khare shows us his meaning about goroutines, lightweight threads and their difference in GoLang. There are no code examples inside but good thoughts about parallelism, threads and useful links at the end of the article :) #development#runtime#language https://codeburst.io/why-goroutines-are-not-lightweight-threads-7c460c1f155f
Hashtags
@golang · Post #64 · 21.06.2018 г., 16:17
Hi there! Which ways do you use to avoid memory leaks for REST API? In the following article by Iman Tumorang describes an excellent example of memory leaks, his solution, and results. Must have to read for everyone 😉 #development#runtime#architecture https://hackernoon.com/avoiding-memory-leak-in-golang-api-1843ef45fca8
@githubtrending · Post #15382 · 01.01.2026 г., 12:30
#jupyter_notebook#agent#agentic_ai#agents#authentication#bedrock#core#gateway#identity_management#memory_management#production_code#runtime Amazon Bedrock AgentCore lets you build, deploy, and run AI agents securely at scale with any framework like CrewAI or LangGraph and any model, without managing complex infrastructure. It offers serverless runtime for long tasks up to 8 hours, gateway to connect tools like Slack or APIs easily, memory for personalized experiences, identity management, built-in code interpreter and browser tools, plus observability. This saves time by skipping heavy setup, speeds prototypes to production, cuts costs with pay-per-use, and boosts security—helping you create powerful agents faster for real business needs. https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples