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 2 слични објави

Пребарај: #automatedtesting

当前筛选 #automatedtesting清除筛选
AppPie

@AppPie · Post #2291 · 31.12.2024 г., 04:02

#Developers Shortest: AI 驱动的自然语言测试框架 🔗GitHub Shortest 是一个基于 Playwright 的端到端测试框架,允许你用自然语言编写测试用例,由 AI 处理具体实现。 主要特点 • 自然语言测试:用日常语言描述测试场景 • AI 驱动执行:使用 Claude API 处理测试实现 • Playwright 基础:稳定可靠的测试执行 • GitHub 集成:支持双因素认证 • 邮件验证:集成 Mailosaur 开源许可证 MIT license。 #GitHub#OpenSource#Testing#AutomatedTesting#AI#Playwright 📮 频道 @AppPie​​​​​​​​​​​​​​​​