FIFO очередь asyncio в Python
Обмен данными между короутинами можно осуществлять с помощью asyncio.Queue.
В этом уроке вы узнаете, как обмениваться данными между короутинами с помощью очередей в Python.
Давайте начнем.
https://superfastpython.com/asyncio-queue/#What_is_an_Asyncio_Queue
@BookPython
Обмен данными между короутинами можно осуществлять с помощью asyncio.Queue.
В этом уроке вы узнаете, как обмениваться данными между короутинами с помощью очередей в Python.
Давайте начнем.
# consume work
async def consumer(queue):
print('Consumer: Running')
# consume work
while True:
# get a unit of work
try:
# retrieve the get() awaitable
get_await = queue.get()
# await the awaitable with a timeout
item = await asyncio.wait_for(get_await, 0.5)
except asyncio.TimeoutError:
print('Consumer: gave up waiting...')
continue
# check for stop
if item is None:
break
# report
print(f'>got {item}')
# all done
print('Consumer: Done')
https://superfastpython.com/asyncio-queue/#What_is_an_Asyncio_Queue
@BookPython
Super Fast Python
Asyncio Queue in Python - Super Fast Python
A queue is a helpful data structure where items can be added and removed. Queues are generally used on concurrent programs to connect tasks, such as between threads and between processes. Asyncio also provides the asyncio.Queue, specifically tailored to share…
👍4
JetBrains и Python Software Foundation рассказали, как разработчики использовали Python в 2022 году
JetBrain совместно с Python Software Foundation опубликовали результаты большого исследования, помогающего понять, как разработчики использовали Python в 2022 году. Исследование строится на базе опроса разработчиков. В 2022 году в нём приняло участие более 23 тыс. человек из почти 200 регионов.
https://habr.com/ru/news/766124/
@BookPython
JetBrain совместно с Python Software Foundation опубликовали результаты большого исследования, помогающего понять, как разработчики использовали Python в 2022 году. Исследование строится на базе опроса разработчиков. В 2022 году в нём приняло участие более 23 тыс. человек из почти 200 регионов.
https://habr.com/ru/news/766124/
@BookPython
👍4❤1
Python. Импорт данных
1. Импорт Excel№2. Импорт CSV
3. Импорт с веб-сайта (HTML)
4. Импорт таблиц XML
5. Импорт таблиц из PDF
5. Импорт таблиц из PDF (расширенная версия)
6. Импорт таблиц из Word
7. Импорт таблиц из Word
источник
@BookPython
1. Импорт Excel№2. Импорт CSV
3. Импорт с веб-сайта (HTML)
4. Импорт таблиц XML
5. Импорт таблиц из PDF
5. Импорт таблиц из PDF (расширенная версия)
6. Импорт таблиц из Word
7. Импорт таблиц из Word
источник
@BookPython
👍6😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Python. Практический
Скачиваем котировки
Объединить книги Excel
Объединить книги Excel 2
Создать Progress Bar
Объединить листы книги Excel
Объединить книги Excel и листы в них
Объединить множество CSV
Таблицы из множества интернет-страниц
Многостраничное извлечение таблиц с Requests и BS4
Скрапинг/Парсинг сайтов с Selenium и BS4
источник
@BookPython
Скачиваем котировки
Объединить книги Excel
Объединить книги Excel 2
Создать Progress Bar
Объединить листы книги Excel
Объединить книги Excel и листы в них
Объединить множество CSV
Таблицы из множества интернет-страниц
Многостраничное извлечение таблиц с Requests и BS4
Скрапинг/Парсинг сайтов с Selenium и BS4
источник
@BookPython
👍4🔥3
Шесть удивительных неизвестных библиотек Python
Последние два года я активно использую Python. В результате я постоянно нахожусь в поиске замечательных библиотек, которые могут улучшить мою работу в проектах по разработке данных и бизнес-аналитике.
1. Pendulum
2. ftfy
3. Sketch
4. pgeocode
5. rembg
6. Humanize
https://medium.com/@Divithraju/six-amazing-unknown-python-libraries-c7bdad6b4472
@BookPython
Последние два года я активно использую Python. В результате я постоянно нахожусь в поиске замечательных библиотек, которые могут улучшить мою работу в проектах по разработке данных и бизнес-аналитике.
1. Pendulum
2. ftfy
3. Sketch
4. pgeocode
5. rembg
6. Humanize
https://medium.com/@Divithraju/six-amazing-unknown-python-libraries-c7bdad6b4472
@BookPython
👍4