@thedevs · Post #1159 · 29.06.2018 г., 18:52
A plain English introduction to JSON web tokens (JWT): what it is and what it isn’t. #article#jwt#security#coding#js @thedevs https://kutt.it/ibVW1N
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #jwt
@thedevs · Post #1159 · 29.06.2018 г., 18:52
A plain English introduction to JSON web tokens (JWT): what it is and what it isn’t. #article#jwt#security#coding#js @thedevs https://kutt.it/ibVW1N
@djangoproject · Post #389 · 21.07.2017 г., 15:12
https://thinkster.io/topics/django Looking to build #fullstack apps with #Django? Looking to build a production ready Django #JSON#API? Building a Production Ready Django JSON API 🔸Setting up #JWT Authentication 🔸Profiles 🔸Articles 🔸Comments 🔸Following 🔸Favoriting 🔸Tagging 🔸Pagination 🔸Filtering 🔸Conclusion Configuring Django Settings for Production Building #Web#Applications with Django and #AngularJS 🔸Learning Django and AngularJS 🔸Setting up your environment 🔸Extending Django's built-in User model 🔸Serializing the Account Model 🔸Registering new users 🔸Logging users in 🔸Logging users out 🔸Making a Post model 🔸Rendering Post objects 🔸Making new posts 🔸Displaying user profiles 🔸Updating user profiles 🔸Congratulations, you did it!
@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30
#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge