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
🐾 PAWS!
A new task has appeared. Press the "START" button, the countdown starts, after the time has elapsed, we return and collect the points. You can get 5,000 PAWS for completing it
#paws#airdrop#task
🐱🐱🐱🐱🐱🐱🐱🐱
👉🏻SUBSCRIBE!
New task applied right now❗️
♨️ Get your tokens right now:
https://t.me/chatgpt_officialbot
➖➖➖➖🔻
🧠 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT
💎@Chatgpt_OfficialNews
#️⃣#Update#Task
➖➖➖➖🔺
https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python/#.WMfv6BURLc4.linkedin
#Python is a powerful programming language used for many different types of applications within the development community. Many know it as a flexible language that can handle just about any #task. So, what if our complex Python application needs a #database that’s just as flexible as the language itself? This is where #NoSQL, and specifically #MongoDB, come in to play.