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 3 слични објави

Пребарај: #sounds

当前筛选 #sounds清除筛选
Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1053 · 19.11.2025 г., 18:11

🌎 In 1977, the Soviet Venera 14 probe recorded mysterious low-frequency “thunder”-like sounds on Venus. Scientists now attribute these to seismic activity or wind interacting with the planet’s dense atmosphere. Venus’s surface winds move slowly, but thick air carries sound much farther than on Earth. ✨ #Venus⚡#sounds⚡#space 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

djangoproject

@djangoproject · Post #255 · 02.02.2017 г., 18:57

https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis #pyAudioAnalysis is a Python library covering a wide range of audio analysis tasks. Through pyAudioAnalysis you can: Extract #audio features and representations (e.g. mfccs, spectrogram, chromagram) Classify unknown #sounds Train, parameter tune and evaluate classifiers of audio segments Detect audio events and exclude silence periods from long recordings Perform supervised segmentation (joint segmentation - classification) Perform unsupervised segmentation (e.g. speaker diarization) Extract audio thumbnails Train and use audio regression models (example application: emotion recognition) Apply dimensionality reduction to visualize audio data and content similarities