@ppbuzz_pro · Post #6072 · 16.09.2025 г., 02:06
🔊Python爬虫与JS逆向技术进阶课程 🏷#js逆向#Python爬虫#编程开发 🔗https://ppbuzz.com/14262/
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: #python爬虫
@ppbuzz_pro · Post #6072 · 16.09.2025 г., 02:06
🔊Python爬虫与JS逆向技术进阶课程 🏷#js逆向#Python爬虫#编程开发 🔗https://ppbuzz.com/14262/
@kankanshu · Post #16374 · 01.12.2025 г., 20:03
慕课网实战课-畅销3年的Python分布式爬虫课程-原版提取 #Python爬虫#分布式爬虫#Scrapy 课程基于真实电商网站,带你从零打造分布式爬虫系统,掌握Scrapy-Redis核心技术与反爬策略,附赠源码及三年持续更新内容,实战性强。 💾 获取资源请点击:👉 点我获取慕课网实战课-畅销3年的Python分布式爬虫课程-原版提取👈
@shegongkucc · Post #419 · 29.04.2024 г., 22:17
🗣️ 430集python专家课程 从Dokcer到爬虫技术架构+Python爬虫京东项目 – 带源码课件 🏷️#编程开发#资源#Python#python爬虫#夸克网盘 👉https://pan.quark.cn/s/43acaf1e832e