TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #401 · 15 дек.

Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач. Она работает в нескольких режимах. 1. Самый простой - ждем завершения всех задач async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED ) for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(e) Очень похоже на gather, но работает не так. ▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done ▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set ▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат. 2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка. async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED ) # в done может быть несколько задач! for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(f"Fail: {e}") # Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать for task in pending: task.cancel() В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет. 3. До первой ошибки. Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION ) Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой. Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные. ↗️ Полный листинг примеров здесь #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #abtest

当前筛选 #abtest清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1908 · 13.02.2024 г., 06:02

#вакансия#DataAnalyst#Python#SQL#Clickhouse#ABtest#удаленка#fulltime 🔹Анабар – система аналитики и управления продажами для продавцов на маркетплейсах. Продукт запустили Петр Марков (ex-Яндекс, ex-Циан) и Павел Тарасов (ex-Альфа-Банк, ex-Циан) в июле 2020. У нас есть довольные клиенты, выручка и мы удваиваемся по всем ключевым бизнес-метрикам каждый квартал. Сейчас мы ищем Data аналитика в нашу команду. 📌 Стек: Python, SQL, Superset, Clickhouse, Trino, plotly dash. 📌 Какие будут задачи: - Аналитика бизнес-проблем поставщиков маркетплейсов и придумывание решения с использованием данных - Анализ данных (как данные маркетплейсов, так и поведение пользователей у нас на сайте) - Помощь разработчикам в создании (или даже самостоятельная разработка) дашбордов для пользователей - Работа с большими и шумными данными - Построение дашбордов в superset и дописывание etl-задачи на Presto/Athena 📌 Что нужно знать: - SQL - отличное знание - Методы проведения A/B экспериментов - Python - базовый уровень ❗️Обязательный пункт: Первое высшее математическое образование (специалитет/бакалавриат) 📌 Будет плюсом: - Хорошее знание Python и опыт работы с Git - Базовые навыки в машинном обучении 📌 Что предлагаем мы: - 31 день отпуска: у нас официальный ненормированный рабочий день и, если случаются овертаймы, мы их записываем и отгуливаем. Важно помнить, что овертаймы - не систематическая и регулярная история - Работа удаленная (можно работать из любой точки мира и оформиться к нам удобным способом, кстати, заработная плата полностью белая) - Уровень дохода от 300 000 на руки - Гибкий график (важно быть на связи по московскому часовому поясу) - Настоящие возможности роста и развития - Участие в создании большой истории про любовь продавцов к цифрам и анализу данных 💫 Ждем ваше резюме! Контакты: Светлана ТГ: @yuz59 WA: +7 9194822190 email: [email protected] Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs