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: #openness

当前筛选 #openness清除筛选

Маленький преданонс. В августе-ноябре 2018 года мы в Информационная культура и Ассоциация участников рынка данных, а конкретно я лично проводили обследование открытых интерфейсов государственных информсистем и иных информационных систем под госрегулированием на предмет раскрытия из них персональных данных пользователей. Только на основе общедоступной информации. Результаты не были публичными, их направили в Минсвязь, Роскомнадзор, Генпрокуратуру, что-то всё ещё в работе, а многое уже исправлено. Около половины найденного - это сведения из удостоверяющих центров, государственных и не очень. И как раз в их случае большая часть найденного уже исправлена, а остальные не исправят пока их явно не "пнешь" похоже. Лично я долго думал что делать с найденным. Можно ли делать общедоступными результаты этого исследования? Можно ли рассказывать о путях вылова раскрытия перс. данных в информационных системах. В итоге ту часть исследования которая касается удостоверяющих центров мы будем делать общедоступной. Это подробный анализ систем с конкретными путями воспроизведения и скриншотами по 17 УЦ в которых выявлена эта история (из примерно 50% существующих которые мы проверили). Сейчас есть развилка: 1. Сделать это в виде собственного доклада, после перепроверки и дополнения информацией о том что было исправлено в итоге после чего рассылать пресс-релиз. 2. Поделиться с одним из крупных федеральных изданий под то что у них будет 1-2 журналиста готовых проверить то что тогда было выявлено и что исправлено и написать об этом качественный материал сославшись на Инфокультуру и Ассоциацию. Может быть даже провести это исследование повторно охватив 100% УЦ. Если есть идеи и предложения как это лучше сделать - пишите мне на [email protected] #openness#investigations#gis#personaldata