@AloneSnowflake · Post #447 · 12.12.2024 г., 21:31
⊹ 𝐀pply 𝐓heme ˓ 🦋 ˒ ༄ 𝐉oin 𝐂hannel ˙˚• #Butterfly#Light#Blue#Purple#Mininal#Theme
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: #mininal
@AloneSnowflake · Post #447 · 12.12.2024 г., 21:31
⊹ 𝐀pply 𝐓heme ˓ 🦋 ˒ ༄ 𝐉oin 𝐂hannel ˙˚• #Butterfly#Light#Blue#Purple#Mininal#Theme
@AloneSnowflake · Post #419 · 24.08.2024 г., 21:31
⊹ 𝐀pply 𝐓heme ˓ 🐧 ˒ ༄ 𝐉oin 𝐂hannel ˙˚• #Penguin#Blue#Cute#Light#Mininal#Theme
@AloneSnowflake · Post #103 · 03.06.2023 г., 00:50
。゚゚・。・゚゚。 ゚。 ᴀᴘᴘʟʏ ᴛʜᴇᴍᴇ • ᴛɢx✨️ ゚・。・ ᴊᴏɪɴ ᴄʜᴀɴɴᴇʟ🖤 •˚ #Black#White#Dark#Flower#Vase#Aesthetic#Mininal