@teasticker · Post #9507 · 01.04.2022 г., 16:01
Anime Compilation 😏 #AnimeCompilation#knife#smirk#chan#animated #刀#坏笑#酱#动画
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: #knife
@teasticker · Post #9507 · 01.04.2022 г., 16:01
Anime Compilation 😏 #AnimeCompilation#knife#smirk#chan#animated #刀#坏笑#酱#动画
@xinwenchigua8 · Post #66962 · 14.05.2026 г., 10:01
#威胁#菜刀#刀妹#猎奇#吃瓜群众 群友们 怕了吗 ? 集美要砍人 #Threat#Knife#KnifeGirl#Curious#Onlookers Are you scared, guys? My girl's going to chop someone up!