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: #neo4j
@repo_science · Post #3205 · 19.05.2023 г., 22:18
#database#Neo4j#Spring 💾 Graph Database : Neo4j with Spring Boot NoSQL : Neo4j with Java and Spring Framework. Node, Relationship with CRUD Operations & AND, OR, IN Cypher Queries 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30
#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know
@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector
@githubtrending · Post #14791 · 05.06.2025 г., 12:30
#python#ai#ai_agents#ai_memory#cognitive_architecture#cognitive_memory#contributions_welcome#good_first_issue#good_first_pr#graph_database#graph_rag#graphrag#help_wanted#knowledge#knowledge_graph#neo4j#open_source#openai#rag#vector_database Cognee is an open-source AI memory engine that helps improve how AI systems understand and process data. It mimics human cognitive processes, creating "memories" from various data types like text and images. This enhances the accuracy of large language models (LLMs) and allows them to recall past interactions and documents. Cognee is scalable, cost-effective, and integrates easily with existing systems, making it a valuable tool for developers seeking to boost AI performance without relying on expensive APIs. https://github.com/topoteretes/cognee