Существует два класса задач где нам может потребоваться параллельная обработка: операции ввода-вывода и задачи активно использующие ЦП, такие как обработка изображений. Python позволяет реализовать несколько подходов к параллельной обработке данных. Рассмотрим их применительно к операциям ввода-вывода.

До версии Python 3.5 было два способа реализации параллельной обработки операций ввода-вывода. Нативный метод — использование многопоточности, другой вариант — библиотеки типа Gevent, которые распараллеливают задачи в виде микро-потоков. Python 3.5 предоставил встроенную поддержку параллелизма с помощью asyncio. Мне было любопытно посмотреть, как каждый из них будет работать с точки зрения памяти. Результаты ниже.

Перевод статьи Create a scalable REST API with Falcon and RHSCL автора Shane Boulden.

В этой статье мы создадим REST API на основе фреймворка Python Falcon, потестируем производительность и попробуем его масштабировать, чтобы справиться с нагрузками.

Для реализации и тестирования нашего API нам понадобятся следующие компоненты:

• Falcon
• PostgreSQL
• Taurus

Почему Falcon?

Falcon — это минималистичный веб-фреймворк для построения веб API, согласно сайту Falcon он до 10 раз быстрее чем Flask. Falcon быстрый!