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

#async

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #genomics

当前筛选 #genomics清除筛选

Куратор из ЛСБ

@lsbcurator · Post #147 · 02.03.2024 г., 19:52

Најди слично Погледај

#biology#genomics Неживая биологическая сущность нового типа обнаружена в микробиоме человека До недавнего момента в природе было известно четыре неживых биологических сущности: 1. Вирус — кусок ДНК/РНК в белковой оболочке, транслируется в белок, размножается за счёт машинерии в клетке. Достаточно сложная штука по сравнению с остальными пунктами в списке. 2. Вироид: маленький реплицирующийся кусок РНК, ~300 оснований. Для сравнения s-протеин коронавируса ~3300 оснований, сам коронавирус ~30'000 оснований, то есть в сто раз больше. Не транслируется в белок. Размножается за счёт клетки. Обладает рибозимной активностью, то есть может реплицировать сам себя. Потенциальный остаток гипотетического «мира РНК» — самой ранеей стадии эволюции жизни, на которой доминировала РНК и ещё не существовало ДНК. Патоген для растений — вредитель картофеля. Общепринятое название может сбивать с толку, так как вироиды не относятся к вирусам. 3. Сателлитная РНК. Тоже реплицирующийся кусок РНК. Отличия от пункта 2 в том, что не обладает рибозимной активностью, то есть не может реплицировать сам себя. Может реплицировать себя только с помощью РНК-зависимой РНК-полимеразы какого-то вируса. То есть сателлитная РНК это паразит вируса. upd. 4. Прионы: неправильно свернутые белки. В отличие от других объектов в этом списке, прионы не содержат никакого генетического материала. Они заставляют нормальные белки того же типа принимать свою неправильно свернутую структуру, что приводит к каскаду клеточных повреждений. Прионные заболевания, такие как болезнь Крейтцфельдта-Якоба (БКЯ) у людей и губчатая энцефалопатия крупного рогатого скота («коровье бешенство») являются нейродегенеративными и смертельными. Это делает прионы уникальными, поскольку они представляют собой просто инфекционные белковые структуры. Новый: 5. Обелиск (Obelisk). Тоже реплицирующийся кусок РНК, ~1000 оснований. Похожей РНК в базах нет, транслируется в белки облины (oblins), похожих на которые тоже в базах нет. Назначение белков неизвестно. РНК кольцевая, механизм трансляции в белок делает сколько-то оборотов, потом один большой кусок аминокислотной последовательности нарезается на белки, 1 оборот -> 1 молекула белка, как понимаю. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.20.576352v1

Hashtags

#biology #genomics

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15534 · 01.03.2026 г., 12:00

Најди слично Погледај

#python#agent_skills#ai_scientist#bioinformatics#chemoinformatics#claude#claude_skills#claudecode#clinical_research#computational_biology#data_analysis#drug_discovery#genomics#materials_science#metabolomics#proteomics#scientific_computing#scientific_visualization Claude Scientific Skills offers 148+ ready-to-use tools for AI agents like Cursor or Claude Code, covering biology, chemistry, drug discovery, clinical research, ML, and 250+ databases (PubMed, ChEMBL, etc.). Easy setup: clone the GitHub repo and copy folders to your skills directory for automatic use in complex workflows like single-cell analysis or virtual screening. You save days on setup, get reliable code, and run multi-step science faster on your desktop. https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Hashtags