TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках. Выглядело это примерно так: from fastapi.concurrency import run_in_threadpool async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse: try: result = await run_in_threadpool(sync_function, data) return DataResponse(data=result) except Exception as e: return DataResponse( error=str(e), success=False, ) В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо. Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров). Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio: import anyio @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter() limiter.total_tokens = 100 yield # если вдруг нужно вернуть обратно limiter.total_tokens = 40 Зачем менять количество воркеров? - уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб) - увеличить чтобы выдержать нагрузку Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉 #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #abtest

当前筛选 #abtest清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1908 · 13.02.2024 г., 06:02

#вакансия#DataAnalyst#Python#SQL#Clickhouse#ABtest#удаленка#fulltime 🔹Анабар – система аналитики и управления продажами для продавцов на маркетплейсах. Продукт запустили Петр Марков (ex-Яндекс, ex-Циан) и Павел Тарасов (ex-Альфа-Банк, ex-Циан) в июле 2020. У нас есть довольные клиенты, выручка и мы удваиваемся по всем ключевым бизнес-метрикам каждый квартал. Сейчас мы ищем Data аналитика в нашу команду. 📌 Стек: Python, SQL, Superset, Clickhouse, Trino, plotly dash. 📌 Какие будут задачи: - Аналитика бизнес-проблем поставщиков маркетплейсов и придумывание решения с использованием данных - Анализ данных (как данные маркетплейсов, так и поведение пользователей у нас на сайте) - Помощь разработчикам в создании (или даже самостоятельная разработка) дашбордов для пользователей - Работа с большими и шумными данными - Построение дашбордов в superset и дописывание etl-задачи на Presto/Athena 📌 Что нужно знать: - SQL - отличное знание - Методы проведения A/B экспериментов - Python - базовый уровень ❗️Обязательный пункт: Первое высшее математическое образование (специалитет/бакалавриат) 📌 Будет плюсом: - Хорошее знание Python и опыт работы с Git - Базовые навыки в машинном обучении 📌 Что предлагаем мы: - 31 день отпуска: у нас официальный ненормированный рабочий день и, если случаются овертаймы, мы их записываем и отгуливаем. Важно помнить, что овертаймы - не систематическая и регулярная история - Работа удаленная (можно работать из любой точки мира и оформиться к нам удобным способом, кстати, заработная плата полностью белая) - Уровень дохода от 300 000 на руки - Гибкий график (важно быть на связи по московскому часовому поясу) - Настоящие возможности роста и развития - Участие в создании большой истории про любовь продавцов к цифрам и анализу данных 💫 Ждем ваше резюме! Контакты: Светлана ТГ: @yuz59 WA: +7 9194822190 email: [email protected] Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs