@AloneSnowflake · Post #56 · 18.04.2023 г., 10:49
ᴀᴘᴘʟʏ ᴛʜᴇᴍᴇ ᴀᴘᴘʟʏ ᴛʜᴇᴍᴇ ᴛɢx ᴊᴏɪɴ ᴄʜᴀɴɴᴇʟ✯ #Blue#Light#Cat#Skyblue#Cute#Kitten
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: #skyblue
@AloneSnowflake · Post #56 · 18.04.2023 г., 10:49
ᴀᴘᴘʟʏ ᴛʜᴇᴍᴇ ᴀᴘᴘʟʏ ᴛʜᴇᴍᴇ ᴛɢx ᴊᴏɪɴ ᴄʜᴀɴɴᴇʟ✯ #Blue#Light#Cat#Skyblue#Cute#Kitten
@AloneSnowflake · Post #114 · 03.07.2023 г., 00:50
(\ (\ („• ֊ •„) ━O━O━━━━━━━━━ 🩵 ・𝑨𝒑𝒑𝒍𝒚 𝑻𝒉𝒆𝒎𝒆 「 ᴛʀᴀɴsᴘᴀʀᴇɴᴛ 」・ 「 ɴᴏɴ ᴛʀᴀɴsᴘᴀʀᴇɴᴛ 」 「 ᴅᴀʀᴋ ᴍᴏᴅᴇ 」 ━━━━━━━━━━━━━ 💙 ・𝑩𝒂𝒄𝒌𝒈𝒓𝒐𝒖𝒏𝒅 「 1sᴛ ʙᴀᴄᴋɢʀᴏᴜɴᴅ 」・ 「 2ɴᴅ ʙᴀᴄᴋɢʀᴏᴜɴᴅ 」 ━━━━━━━━━━━━━ 🩵 ・𝑱𝒐𝒊𝒏 𝒄𝒉𝒂𝒏𝒏𝒆𝒍 ・ #Blue#Skyblue#Light#Dark#Cute#Sea#Sky#Aesthetic
@AloneSnowflake · Post #459 · 01.01.2025 г., 21:31
⊹ 𝐀pply 𝐓heme ˓ 🩵 ˒ ༄ 𝐉oin 𝐂hannel ˙˚• #Pet#Light#Blue#Cute#Skyblue#Pastel#Theme