TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #424 · 13 апр.
Стандартная библиотека asyncio это стандарт (начиная с Py3.4) для работы с асинхронным кодом. Но эта библиотека достаточно низкоуровневая, со своими проблемами, устаревшими подходами. Чтобы исправить это, были созданы разные обертки и альтернативы с реализацией популярных инструментов и паттернов асинхронного программирования. Это такие библиотеки как: - trio: улучшает корректность выполнения, не оставляя потерянных корутин при ошибках, то есть предлагает Structured Concurrency из коробки. - curio: упрощение синтаксиса и читаемости кода, больше похоже на работу с потоками. - anyio: универсальная обертка над asyncio или trio плюс множество вспомогательных инструментов. anyio используется в FastAPI как основная библиотека для работы с асинхронным кодом и вызовом синхронного кода из асинхронного. В общем, рекомендую почитать про возможности anyio, возможно вы более не будете использовать чистый asyncio в своих проектах) Это совсем не значит что дефолтный asyncio плох, он тоже даёт достаточный для работы функционал и продолжает развиваться. Например, в версии 3.11 появились TaskGroup, с похожим на trio функционалом. Так что он тоже актуален, просто придется больше написать кода самостоятельно. #libs#async
Пребарај: #array
@djangoproject · Post #316 · 28.04.2017 г., 06:09
https://github.com/blissnd/easyxls Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables. For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example. Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
Hashtags
@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36
https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.