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@MTProy · Post #1170 · 10.01.2024 г., 12:11
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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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@dingyue_Center · Post #2867 · 14.12.2024 г., 01:28
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@SpeedCentre · Post #13605 · 12.02.2026 г., 02:58
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@SpeedCentre · Post #12798 · 25.10.2025 г., 10:17
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@dingyue_Center · Post #3227 · 24.05.2025 г., 11:19
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@dingyue_Center · Post #2794 · 20.11.2024 г., 16:48
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@dingyue_Center · Post #3816 · 11.11.2025 г., 11:13
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@dingyue_Center · Post #3736 · 27.10.2025 г., 15:46
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@SpeedCentre · Post #13225 · 20.12.2025 г., 05:51
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@dingyue_Center · Post #3901 · 07.12.2025 г., 11:56
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@dingyue_Center · Post #3796 · 06.11.2025 г., 13:35
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