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 3 слични објави

Пребарај: #cnil

当前筛选 #cnil清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #623 · 29.07.2025 г., 07:04

🇫🇷CNIL Issued GDPR Guidance for AI Development France’s data protection authority, CNIL, has published its finalized recommendations on applying the GDPR to AI systems. The guidance addresses core compliance areas: lawful training data practices, security obligations, and data annotation protocols. It provides clarity for AI developers navigating GDPR requirements at every stage of system design. This move aligns with CNIL’s 2025–2028 strategic plan, which prioritizes sector-specific AI guidance. The message is clear: AI development in the EU must embed data protection by design—and regulators are now setting detailed expectations to ensure it happens. #AI#GDPR#CNIL

AI & Law

@ai_and_law · Post #607 · 04.07.2025 г., 07:04

🇫🇷France Launches PANAME: Building Tools to Audit AI Privacy France's CNIL has announced PANAME (Privacy Auditing of AI Models) — a new joint initiative with national digital regulators and research institutions to develop auditing tools for AI systems trained on personal data. The project aims to evaluate how well these models safeguard privacy and to publish a catalog of auditing instruments, with an emphasis on open-source accessibility. By leading the development of concrete, testable tools for privacy risk assessment in AI, CNIL positions Europe to move beyond principles into enforcement. PANAME is not just a technical step — it’s a governance strategy that seeks to embed accountability directly into AI infrastructure. #AICompliance#CNIL#AIRegulation#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #139 · 16.10.2023 г., 07:04

France's CNIL Releases Initial Opinions on AI and GDPR Compliance Hello, everyone! France's data protection authority, the Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), has unveiled its initial perspectives on ensuring that artificial intelligence (AI) deployments adhere to the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR). In its assessment, the CNIL recognizes the GDPR's role in providing an "innovative and protective framework" for AI. Moreover, the CNIL emphasizes how specific GDPR principles can be applied across a spectrum of AI technologies. #AI#GDPR#CNIL#DataProtection#Compliance