TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

Погледај објаваПогледај оригинал

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

#async
Резултати

Пронајдени 83 слични објави

Пребарај: #mit

当前筛选 #mit清除筛选
“OʻzTMK” AJ | Rasmiy kanal

@uztmk_official · Post #2661 · 09.09.2025 г., 16:23

Најди сличноПогледај

#TMK #MIT 🚀Forbes tan olgan №1 universitet endi TMKning ilmiy hamkori 🇺🇿 🇺🇸 TMKda dunyoning nufuzli oliygohlaridan biri — AQShning Massachusets Texnologiya Instituti (MIT) hamda University of Business and Science vakillari bilan videomuloqot tashkil etildi. Muhokama qilingan asosiy yo‘nalishlar: ⚫️Sun’iy intellekt va raqamli texnologiyalar asosida foydali qazilmalarni boyitish va yangi qotishmalar yaratish; ⚫️Aqlli o‘quv tizimlarini yo‘lga qo‘yish va yuqori samarali ilmiy tadqiqotlarni amalga oshirish; ⚫️MIT ta’lim standartlari asosida TMK kadrlarini tayyorlash va malaka oshirish; ⚫️Sanoat loyihalari menejmenti va global kritik metallar zanjirlari bo‘yicha mutaxassislar tayyorlash; ⚫️MIT Horizon va Universal AI kabi xalqaro platformalarda hamkorlikni kengaytirish. 🔥Videomuloqot natijasida 2026-yildan boshlab har yili 100 nafardan ortiq TMK xodimlari MITning raqamli platformalari orqali malaka oshiradi. ✅ Ushbu hamkorlik TMK va AQShning yetakchi universitetlari bilan barqaror hamkorlikni yo‘lga qo‘yish va TMKni global innovatsion kompaniya sifatida yangi bosqichga olib chiqishga xizmat qiladi. 🫥🫥🫥 📎На русском языке 📎In English 🫥🫥🫥 ✅TMK matbuot xizmati 🌐Web-site|🔵Facebook |📷Instagram| 🎰LinkedIn|🎬Youtube|🚀Telegram

Hashtags

#tmk#mit
123•••67
← ПретходнаСтраница 1 од 7Следна →