Когда вашей программе нужно выполнять несколько задач одновременно, важно выбрать правильную модель параллелизма.
Вот как это сделать:
🔄Как использовать многопоточность
✅ Используйте threading для базовой работы с потоками. ✅ Используйте concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — удобно и масштабируемо. ✅ Используйте queue.Queue для безопасного обмена данными между потоками.
⚙️Как использовать многопроцессность
✅ Используйте multiprocessing для ресурсоёмких вычислений. ✅ Используйте concurrent.futures.ProcessPoolExecutor для упрощённого кода. ✅ Используйте joblib для параллельной обработки в ML или работе с NumPy. ✅ Используйте dask для масштабирования кода на несколько ядер или кластеров. ✅ Используйте ray для построения распределённых систем.
⚡️Как использовать асинхронное программирование
✅ Используйте asyncio, если у вас множество I/O-операций (запросы, БД, файлы) и важно не блокировать поток.
🔎Золотое правило
✅ Потоки — для I/O-задач (например, скачивание файлов) ✅ Процессы — для тяжёлых вычислений ✅ Async — для эффективной обработки большого количества сетевых или файловых операций
Когда вашей программе нужно выполнять несколько задач одновременно, важно выбрать правильную модель параллелизма.
Вот как это сделать:
🔄Как использовать многопоточность
✅ Используйте threading для базовой работы с потоками. ✅ Используйте concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — удобно и масштабируемо. ✅ Используйте queue.Queue для безопасного обмена данными между потоками.
⚙️Как использовать многопроцессность
✅ Используйте multiprocessing для ресурсоёмких вычислений. ✅ Используйте concurrent.futures.ProcessPoolExecutor для упрощённого кода. ✅ Используйте joblib для параллельной обработки в ML или работе с NumPy. ✅ Используйте dask для масштабирования кода на несколько ядер или кластеров. ✅ Используйте ray для построения распределённых систем.
⚡️Как использовать асинхронное программирование
✅ Используйте asyncio, если у вас множество I/O-операций (запросы, БД, файлы) и важно не блокировать поток.
🔎Золотое правило
✅ Потоки — для I/O-задач (например, скачивание файлов) ✅ Процессы — для тяжёлых вычислений ✅ Async — для эффективной обработки большого количества сетевых или файловых операций
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека питониста | Python Django Flask from ca
