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: #local
@derechoadministrativo · Post #171 · 10.12.2022 г., 10:41
⚖El TS fija doctrina sobre la capacidad y competencia de los plenos municipales para pronunciarse sobre cuestiones políticas de carácter internacional #local#jurisprudencia https://laadministracionaldia.inap.es/noticia.asp?id=1228267
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8255 · 12.08.2025 г., 14:32
🚀Jan-v1: локальная 4B-модель для веба — опенсорсная альтернатива Perplexity Pro 📌Что умеет - SimpleQA: 91% точности, чуть выше Perplexity Pro — и всё это полностью локально. - Сценарии: быстрый веб-поиск и глубокое исследование (Deep Research). Из чего сделана - Базируется на Qwen3-4B-Thinking (контекст до 256k), дообучена в Jan на рассуждение и работу с инструментами. Где запускать - Jan, llama.cpp или vLLM. Как включить поиск в Jan - Settings → Experimental Features → On - Settings → MCP Servers → включите поисковый MCP (например, Serper) Модели - Jan-v1-4B: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B - Jan-v1-4B-GGUF: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B-GGUF @ai_machinelearning_big_data #ai#ml#local#Qwen#Jan
@testflightynoti · Post #37837 · 08.05.2026 г., 10:40
#FitLocal#Find#Local#Trainers Join the FitLocal: Find Local Trainers beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/tJE8FBcS Shared by Dimitri
@githubtrending · Post #15580 · 23.03.2026 г., 11:30
#go#cli#database#database_management#dbms#environment#local#postgres#postgresql#supabase Supabase CLI lets you run Supabase locally, manage database migrations, deploy functions, generate types from your schema, and make secure API calls. Install easily via npm (`npm i supabase --save-dev`), Homebrew, Scoop, or binaries for any OS, then run `supabase init` and `supabase start` to launch your full stack with local URLs and keys. This benefits you by speeding up development, testing changes offline without cloud costs, ensuring type safety, and simplifying CI/CD for reliable deploys. https://github.com/supabase/cli