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: #olap

当前筛选 #olap清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14977 · 19.07.2025 г., 13:30

#rust#ai#bigdata#database#lakehouse#olap#rust#serverless#snowflake#sql Databend is an open-source, cloud data warehouse built with Rust that offers a fast, cost-effective alternative to Snowflake. It supports both cloud and on-premise deployment, handles massive data (over 800 petabytes), and processes over 100 million queries daily. Databend excels in fast query execution, real-time data updates, and simplified data ingestion without extra ETL tools. It includes AI-powered analytics, advanced indexing, ACID compliance, and flexible schema support for semi-structured data. Using Databend can save you money, give you full control over your data, and provide high performance for complex analytics on large datasets[1][3]. https://github.com/databendlabs/databend