Основы работы с gRPC на Python: создание сервиса с использованием FastAPI. Часть II

[NewSouth]

Анализ статьи:

1. Структура и стиль:

   • Статья очень структурирована, каждая часть логически вытекает из предыдущей, что характерно для генеративных моделей.

   • Использование формальных определений и комментариев в коде, а также пояснений к каждому шагу.

2. Повторение шаблонов:

   • В тексте присутствуют определенные шаблоны, такие как подробные описания методов, классов, параметров и возвращаемых значений.

   • Например, многократное объяснение структуры gRPC запроса и ответа.

3. Общее качество текста:

   • Высокое качество текста, отсутствие грамматических ошибок, грамотное использование технических терминов и четкое объяснение сложных концепций.

Исходя из этих наблюдений, можно предположить, что статья могла быть написана с использованием ChatGPT или другой генеративной модели текста.

Для тех, кто не понял, что здесь вообще происходит - тут написана реализация сервера FastAPI, который делает только то, что дёргает ещё один сервер, уже gRPC.

[Deq56]

Статья сгенерирована chatgpt и походу бесплатной версией без нормального промта.

[alex88django_novice]

asyncio.create_task(Server().run()) - замечательный пример dangling task