@hbcaodoghouse · Post #1520 · 10.04.2026 г., 06:59
名字:[しいたけ农园 (わかるティッシュ)] わくわくお勉强时间 [中国翻译] [无修正] 语言:#汉语#翻译 原作:#原创 团体:#しいたけ农园 作者:#kanabun 男性:#正太#单男主 女性:#黑皮#受孕#萝莉#中出#姐妹#单女主#假小子 混合:#乱伦#两小无猜 其他:#全彩#仅儿童#无修正 页数:90 网站:#exhentai [Link] #预览预览链接
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: #kanabun
@hbcaodoghouse · Post #1520 · 10.04.2026 г., 06:59
名字:[しいたけ农园 (わかるティッシュ)] わくわくお勉强时间 [中国翻译] [无修正] 语言:#汉语#翻译 原作:#原创 团体:#しいたけ农园 作者:#kanabun 男性:#正太#单男主 女性:#黑皮#受孕#萝莉#中出#姐妹#单女主#假小子 混合:#乱伦#两小无猜 其他:#全彩#仅儿童#无修正 页数:90 网站:#exhentai [Link] #预览预览链接