@fancam666 · Post #3212 · 17.10.2023 г., 12:01
(排练) #프로미스나인#fromis_9 [#이새롬#LeeSaerom] '#menow' [230916 ]
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: #leesaerom
@fancam666 · Post #3212 · 17.10.2023 г., 12:01
(排练) #프로미스나인#fromis_9 [#이새롬#LeeSaerom] '#menow' [230916 ]
@fromisnineupdate · Post #35566 · 24.10.2024 г., 14:43
[#DingoStory] At the end of a hard day, Warm comfort delivered directly by Promis Nine's Saerom💖 Check it out on Naver Store now! 🔗https://m.smartstore.naver.com/dingo_store/products/10997909843 #비포슬립#이새롬#프로미스나인이새롬#프미나새롬#딩고스토리#딩고에세이#fromis_9#LEESAEROM