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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

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@vetplusacademy · Post #1193 · 11.11.2024 г., 14:12

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@vetplusacademy · Post #1189 · 06.11.2024 г., 14:12

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@vetplusacademy · Post #1174 · 21.10.2024 г., 13:12

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@vetplusacademy · Post #1162 · 01.10.2024 г., 14:12

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@vetplusacademy · Post #1161 · 30.09.2024 г., 15:12

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@vetplusacademy · Post #1159 · 28.09.2024 г., 13:12

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@vetplusacademy · Post #1158 · 27.09.2024 г., 14:12

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@vetplusacademy · Post #1155 · 23.09.2024 г., 14:12

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@vetplusacademy · Post #1152 · 19.09.2024 г., 14:13

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@vetplusacademy · Post #1146 · 13.09.2024 г., 14:12

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@vetplusacademy · Post #1143 · 07.09.2024 г., 14:12

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@vetplusacademy · Post #1139 · 02.09.2024 г., 14:12

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