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 33 слични објави

Пребарај: #vamosriver

当前筛选 #vamosriver清除筛选
🇦🇷 River Plate🔝 ⚪️🔴

@RiverPlate_Arg · Post #5873 · 19.04.2026 г., 12:12

Најди сличноПогледај

¡HOOOY JUEGAAAA RIVEEEERRR! 🆚 Boca Juniors ⌚ 17:00hs (ARG 🇦🇷) - 16:00hs (BOL 🇧🇴) 🏆 Torneo Apertura | Superclásico - Fecha 15 🏟️ Estadio Mâs Monumental 👤 Darío Herrera 💻 Héctor Paletta 📺 ESPN Premium | TNT Sports #VamosRiver🤍❤️🤍 📲» Suscríbete a @RiverPlate_Arg

Hashtags

#vamosriver
123
← ПретходнаСтраница 1 од 3Следна →