В этой статье мы обсудим паттерн "Cancellation Token", популярный в некоторых других языках, но почему-то обойденный вниманием в Python-сообществе. Он о том, как безопасно и красиво завершать работу функции, треда или корутины.
Python-разработчик
Многопоточный Python на примерах: избавляемся от дедлоков
Дедлоки — распространенная проблема в многопоточном программировании. В больших приложениях вручную отслеживать порядок блокировок может быть достаточно сложно, причем эта проблема может не всплыть на этапе тестирования и случиться только в каких-то сложновоспроизводимых кейсах при реальном использовании. Существует много способов их избегания, но здесь мы рассмотрим только один — автоматическое выявление дедлоков на основе графа ожидания.
Многопоточный Python на примерах: как правильно хранить настройки приложения
Если опустить первое и самое главное предубеждение относительно питонячьей многопоточности у большинства программистов — что её не существует из-за GIL, — то остается другое, и, наверное, вполне достоверное: что многопоточность — это сложно, и нам этого, пожалуйста, не надо. И знаете что? Так оно и есть. Многопоточность — это сложно, особенно когда выбираешься за пределы стандартных руководств и попадаешь со своей многопоточной поделкой в реальный мир. И, возможно, вам не нужно. Ни здесь, ни далее я не буду обсуждать целесообразность написания многопоточного кода на Python и сразу перейду к тому, как это делать.
«Оптимизируем» функции на уровне AST
Python предоставляет программисту огромное пространство свободы. Увы, обычно это довольно дорогая в плане производительности свобода, зато при правильном применении иногда она позволяет творить сущую магию. Но сегодня мы поговорим не о таких вот «богоугодных» применениях свободы, а о том, что никогда не стоит использовать в прикладном программировании — о модификациях кода на уровне AST.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Откуда
- Москва, Москва и Московская обл., Россия
- Зарегистрирован
- Активность