TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #littletech

当前筛选 #littletech清除筛选
BesnowCloud貝雪雲-公告頻道

@besnow_cloud · Post #3208 · 03.06.2025 г., 07:24

🔊【#深度解读】 从 Facebook 被嘲笑的校园项目,到 AI 与加密引发的全球监管暗战,科技的剧本究竟是谁在改写?👀 一篇 3,000 字深度长文,带你走进 Marc Andreessen 亲述的硅谷内幕:风投进化、#LittleTech 反击 #BigTech、政策博弈与全球人才磁场……现在点开👇,抢先窥见下一波技术浪潮的核心脉搏! #AI#Crypto#VentureCapital#TechNarrative 👉阅读全文