@dianjingtiyuxieyi · Post #5435 · 29.08.2025 г., 10:49
CSGO-BLAST秋季公开赛-预选赛 #ECS 对战 FNC (BO3) 2025-08-29 18:00 局2 单局获胜: ECS 回合让分: ECS+2.5 回合大小: 大于21.5 (重心) 回合单双: 双
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #ecs
@dianjingtiyuxieyi · Post #5435 · 29.08.2025 г., 10:49
CSGO-BLAST秋季公开赛-预选赛 #ECS 对战 FNC (BO3) 2025-08-29 18:00 局2 单局获胜: ECS 回合让分: ECS+2.5 回合大小: 大于21.5 (重心) 回合单双: 双
Hashtags
@dianjingtiyuxieyi · Post #5432 · 29.08.2025 г., 09:37
CSGO-BLAST秋季公开赛-预选赛 #ECS 对战 FNC (BO3) 2025-08-29 18:00 全局获胜:ECS 地图比分:2-1 地图让分:ECS+1.5 地图大小:大于2.5 (重心) CSGO-BLAST秋季公开赛-预选赛 #ECS 对战 FNC (BO3) 2025-08-29 18:00 局1 单局获胜: ECS 回合让分: ECS+2.5 回合大小: 大于21.5 (重心) 回合单双: 双
Hashtags
@githubtrending · Post #14851 · 22.06.2025 г., 11:30
#python#aws#aws_cli#aws_sdk#cloud#cloud_management#cloudformation#cloudwatch#dynamodb#ec2#ecs#elasticsearch#iam#kinesis#lambda#machine_learning#rds#redshift#route53#s3#serverless AWS Lambda lets you run code without managing servers, automatically scaling to handle any number of requests and charging you only for the compute time you use. It supports many programming languages and integrates well with other AWS services, making it ideal for tasks like real-time data processing, image handling, chatbots, and automating backups. This serverless approach saves you time and money by removing infrastructure management and adapting instantly to demand spikes, so your applications stay responsive and cost-efficient even as usage changes. Lambda is great for building scalable, event-driven applications quickly and easily. https://github.com/donnemartin/awesome-aws