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: #xpath

当前筛选 #xpath清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15520 · 24.02.2026 г., 14:30

#python#ai#ai_scraping#automation#crawler#crawling#crawling_python#data#data_extraction#mcp#mcp_server#playwright#python#scraping#selectors#stealth#web_scraper#web_scraping#web_scraping_python#webscraping#xpath Scrapling is a fast Python web scraping tool that fetches pages, bypasses anti-bot blocks like Cloudflare, and adapts to site changes by auto-finding elements. Use simple CSS/XPath selectors, spiders for big crawls with pause/resume, proxy rotation, and CLI—no code needed sometimes. Install via pip; it's memory-light and beats others in speed. You save time fixing broken scrapers, scrape reliably at scale, cut costs with AI tools, and focus on using data for leads, prices, or research. https://github.com/D4Vinci/Scrapling