TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #shippingtech

当前筛选 #shippingtech清除筛选

🚢ИИ в судоходстве: инструмент эффективности или новый перегруз экипажей? Развитие искусственного интеллекта ИИ(AI) в морской отрасли всё чаще рассматривается как следующий этап цифровизации флота, однако ключевой вопрос заключается не в технологии, а в её практическом применении. За последние 30 лет внедрение спутниковой связи, датчиков и цифровых систем уже обеспечило высокий уровень обмена данными между судном и берегом. Тем не менее, во многих случаях технологии лишь накладывались на существующие процессы, увеличивая нагрузку на экипажи вместо её снижения. Современный этап внедрения AI демонстрирует схожую проблему: с одной стороны — ожидания полной автоматизации, с другой — риски неправильного, неэтичного или неэффективного применения. Практическая ценность AI в судоходстве заключается не в замене человека, а в повышении безопасности операций, автоматизации рутинных задач, улучшении навигационной поддержки и анализа данных, а также снижении операционной нагрузки на экипаж. Ключевой фактор успеха — интеграция AI как инструмента, а не как дополнительного слоя технологий. В противном случае цифровизация продолжит увеличивать сложность эксплуатации вместо повышения эффективности. Отраслевые эксперты подчеркивают, что будущее AI в судоходстве будет определяться не разработчиками технологий, а операторами флота, которые решат — станет ли AI инструментом повышения эффективности или источником дополнительной нагрузки. 📌 Морская цифровизация активно развивается с начала 1990-х годов с внедрения спутниковой связи и систем мониторинга судов. Сегодня ключевыми драйверами являются автоматизация, большие данные и AI, которые формируют новую модель управления флотом. Основные решения разрабатываются технологическими компаниями и интеграторами, однако конечное применение и контроль остаются за судоходными операторами и судовладельцами. #AI#ShippingTech#Digitalization#Maritime#FleetManagement