TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #421 · 23 мар.

Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое. Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению. И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make. just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд! Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎 ⭐️Что умеет just: ✅ Автодокументирование команд Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий # команда сборки build: ... $ just --list Available recipes: build # команда сборки Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так: default: just --list Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла. ✅ Удобная работа с переменными окружения # загрузить из .env set dotenv-load # глобальная переменная export PYTHONPATH := "./src" # переменная для команды test $TESTUNG="true": pytest ✅ Передача аргументов build target: @echo 'Build {{target}}...' команда запуска $ just build dev # Build dev... ✅ Выбор интерпретатора прямо в команде Пример с инлайн-скриптом на python: system: #!/usr/bin/env python3 import platform print(platform.system()) Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки foo: #!/usr/bin/env sh for file in ls .; do echo $file done ✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный [working-directory: 'backend'] build: docker compose build Также можно задать рабочую директорию глобально Там еще много интересного: - поддержка функций - автокомплиты и интеграции - экспрешены - алиасы команд - группировка команд - альтернативы команды под разные ОС - импорт других just-файлов - цветной вывод - ... и другие штуковины! Так что вперёд - ➡️ читать доку! Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/ ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь) #tools

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #processes

当前筛选 #processes清除筛选
Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #647 · 25.02.2026 г., 20:31

🌍 Submarine hydrothermal vents on the ocean floor release superheated water and minerals, fueling unique ecosystems powered by chemical energy instead of sunlight. ✨ #processes⚡#ocean⚡#ecosystems⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels ​

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #39 · 13.08.2025 г., 00:12

🌍 Earth's crust is in constant motion due to convection currents—slow, swirling movement of hot rock deep below the surface. This drives plate movement, causing earthquakes and forming new land. ✨ #processes⚡#plate⚡#tectonics⚡#geology⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍

djangoproject

@djangoproject · Post #290 · 04.04.2017 г., 21:36

https://pymotw.com/3/asyncio/executors.html Combining Coroutines with Threads and Processes A lot of existing libraries are not ready to be used with #asyncio natively. They may block, or depend on concurrency features not available through the module. It is still possible to use those libraries in an application based on asyncio by using an #executor from #concurrent.futures to run the code either in a separate thread or a separate process. #Threads The #run_in_executor() method of the event loop takes an executor instance, a regular callable to invoke, and any arguments to be passed to the callable. It returns a Future that can be used to wait for the function to finish its work and return something. If no executor is passed in, a #ThreadPoolExecutor is created. This example explicitly creates an executor to limit the number of worker threads it will have available. #Processes A ProcessPoolExecutor works in much the same way, creating a set of worker #processes instead of threads. Using separate processes requires more system resources, but for computationally-intensive operations it can make sense to run a separate task on each CPU core. #learn