TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #402 · 22 дек.

Отдельно разберём TaskGroup, который пришел на замену gather в Python 3.11. Ключевые отличия ▫️create_task() возвращает объект asyncio.Task, у которого есть соответствюущие методы управления. То есть у нас больше контроля ▫️это контекстный менеджер, который гарантирует что все таски будут остановлены по выходу из контекста ▫️ошибка автоматически отменяет незавершенные задачи, ▫️except* передает нам ExceptionGroup, в котором каждую ошибку можно обработать отдельно import asyncio import random async def do_it() -> str: if random.random() < 0.1: raise ValueError('Oops') delay = random.uniform(0.5, 1.5) await asyncio.sleep(delay) return delay async def main(): try: async with asyncio.TaskGroup() as tg: for _ in range(10): tasks.append(tg.create_task(do_it())) for t in tasks: print(t.result()) except *ValueError as e: for err in e.exceptions: print(err) asyncio.run(main()) Рекомендую изучить страницу Coroutines and Tasks из документации, где представлено больше интересных примеров и механизмов - таймауты - отмена задач - создание задач из другого потока #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #ethiopic

当前筛选 #ethiopic清除筛选
Addis Standard

@addisstandardeng · Post #21885 · 30.03.2026 г., 14:39

News: Study finds #Armenian alphabet structurally closer to ancient #Ethiopic Ge’ez, revealing links between African and Caucasus scripts A new study has found that the Armenian alphabet may be structurally closer to the ancient Ethiopic #Ge'ez than previously understood, shedding fresh light on possible historical connections between cultures in #Africa and the #Caucasus. The research, conducted by scientists at #San_Diego State University and reported by Phys.org, used artificial intelligence to examine similarities among ancient writing systems. The findings were published in the journal Digital Scholarship in the Humanities. Using a dataset of more than 28,000 Ethiopic characters, researchers trained a computer model to recognize structural features such as curves, straight lines, and angles. Read more: https://addisstandard.com/?p=56180