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: #luminar

当前筛选 #luminar清除筛选

#脚本#QuantumultX#Loon#Surge#Shadowrocket#Stash#Crack#adapty#修图#AI#图像 ✅#Luminar - 手机照片编辑器 📱 更新版本: 2.3.4 👤 脚本作者: @ddm1023 🕒 更新日期: 2025-04-29 📌 脚本功能: 解锁会员 ❗️ 使用声明: 仅供学习参考,请在下载后24小时内删除。禁止传播、售卖,感谢理解与支持。 💳 特别说明: 一次性解锁,先开启规则,在进入软件即可!如果无效按[恢复购买]进行恢复 ⬇️ 下载地址: 点击下载 🔗 脚本链接: 长按复制 ➡️ 一键导入: 点击导入 🔄 脚本转换: 点击传送 ✈️导航💬群组🤖投稿🎁福利