Просто о программировании

aiohttp — это мощная библиотека Python для асинхронной работы с HTTP, которая позволяет создавать высокопроизводительные веб-серверы и клиенты. В отличие от традиционных синхронных фреймворков, aiohttp использует возможности async/await для обработки тысяч одновременных соединений с минимальными затратами ресурсов. В этой статье мы подробно разберем, как создать многокомпонентное веб-приложение на aiohttp, где различные компоненты работают вместе, обеспечивая полноценную функциональность. Перед тем как перейти к коду, давайте рассмотрим типичную архитектуру aiohttp-приложения: 1...

Aiogram — это современный асинхронный фреймворк для создания Telegram-ботов на Python. В отличие от синхронных библиотек, aiogram построен на основе asyncio, что позволяет обрабатывать множество запросов одновременно без блокировок. Это делает ботов более отзывчивыми и производительными. Основные преимущества aiogram - Полная асинхронность - Простота использования - Поддержка всех возможностей Telegram Bot API - Гибкая система middleware - Регулярные обновления Для начала работы установите aiogram через pip pip install aiogram Создайте нового бота через [BotFather](httpst...

В огромном и разнообразном мире технологий редко какая-то задача решается с помощью одного-единственного инструмента. Часто приходится комбинировать лучшее из разных экосистем: высокопроизводительные библиотеки на C++, legacy-код на Fortran, специализированные приложения на Java, веб-сервисы на Go или данные в реляционных базах данных. Возникает вопрос: как заставить все эти гетерогенные компоненты работать вместе, как единое целое? Ответ для миллионов разработчиков звучит просто: Python. Python...

В современной разработке веб-приложений и API часто возникает необходимость выполнять множество HTTP-запросов одновременно. Традиционные синхронные подходы с использованием библиотек типа `requests` могут стать узким местом производительности, особенно когда приложению нужно обрабатывать множество одновременных соединений. aiohttp — это мощная библиотека для Python, которая предоставляет асинхронный HTTP-клиент и сервер, построенный на основе `asyncio`. Она позволяет эффективно обрабатывать тысячи...

В мире Python-разработки поддержка чистоты кода критически важна. Традиционно для этого используются: - Линтеры (flake8, pylint) — анализ ошибок и стиля - Форматтеры (black, autopep8) — автоматическое форматирование - Инструменты сортировки импортов (isort) Проблема: Множество инструментов = сложная настройка + медленная работа. Решение: Ruff — инструмент на Rust, объединяющий функциональность линтера, форматтера и сортировщика импортов с фокусом на скорости и удобстве. 1. Невероятная скорость (в 10-100 раз быстрее аналогов) 2...

Асинхронное программирование в Python через asyncio позволяет эффективно выполнять I/O-операции без блокировок. Однако при работе с ограниченными ресурсами (сетевые соединения, API с rate-limiting, базы данных) неконтролируемый параллелизм вызывает проблемы: - Перегрузка серверов/API. - Исчерпание файловых дескрипторов. - Ошибки типа Too many open files. Семафоры решают эти задачи, ограничивая количество одновременных операций. Семафор — примитив синхронизации, управляющий доступом к общему ресурсу...

PEX (Python Executable) — технология упаковки Python-проектов в единый исполняемый файл (с расширением .pex), содержащий код, зависимости и метаданные. Разработанный Twitter (ныне X) и поддерживаемый сообществом, PEX решает ключевые проблемы: - Упрощение деплоя (без pip install). - Изоляция зависимостей. - Кроссплатформенность (при наличии совместимого Python). Как это работает? PEX-файл — это ZIP-архив со структурой: ├── PEX-INFO # Метаданные (зависимости, точка входа) ├── .bootstrap/ # Скрипты инициализации ├── ...

В асинхронном программировании ключевой задачей является координация между задачами без блокировки потока. Модуль asyncio в Python предоставляет инструмент Queue, реализующий потокобезопасную очередь FIFO (First-In-First-Out), специально разработанную для работы с корутинами. Очереди незаменимы для: - Паттерна Producer-Consumer - Ограничения нагрузки - Распределения задач - Буферизации данных import asyncio queue = asyncio.Queue(maxsize=10) # Ограничение размера - put(item): Асинхронно добавить элемент (ожидает места при заполненной очереди)...

asyncio.Condition — мощный примитив синхронизации для асинхронных приложений, позволяющий корутинам эффективно взаимодействовать при изменении общих состояний. В отличие от простых блокировок, Condition реализует модель "ожидания-уведомления", где задачи могут ожидать выполнения определенных условий и получать оповещения при их изменении. 1. Состояние (Condition) Логическое условие, связанное с общим ресурсом (например, "очередь пуста", "буфер заполнен"). 2. Блокировка (Lock) Встроенная блокировка, гарантирующая эксклюзивный доступ к состоянию...

В современном Python асинхронное программирование с использованием библиотеки asyncio стало стандартом для создания высокопроизводительных приложений, особенно в сфере сетевых операций и I/O-bound задач. Однако при работе с несколькими сопрограммами (coroutines) возникает ключевая проблема: координация параллельных операций. Именно здесь примитивы синхронизации, такие как asyncio.Event, играют критическую роль. asyncio.Event — это механизм коммуникации между корутинами, позволяющий одной задаче уведомить другие о наступлении определенного события...

Асинхронное программирование в Python кардинально изменило подход к обработке I/O-операций, позволяя эффективно управлять тысячами одновременных задач без блокировки потока. Библиотека asyncio, представленная в Python 3.4, стала стандартом для асинхронного кода. Ключевой компонент её работы — цикл событий (Event Loop), который координирует выполнение корутин, обрабатывает системные события и планирует задачи. Одна из критических возможностей event loop — отложенное выполнение функций. Здесь на сцену выходит метод call_later, позволяющий запланировать вызов функции через заданное время...

Асинхронное программирование в Python, реализованное через модуль asyncio, кардинально изменило подход к созданию высокопроизводительных приложений. Одним из ключевых инструментов для управления временем выполнения задач является функция asyncio.wait_for(). В этой статье мы детально разберем её работу, практическое применение, подводные камни и лучшие практики. Асинхронный код позволяет эффективно работать с I/O-операциями (сетевыми запросами, чтением файлов и т.д.), но в реальных сценариях критически важно ограничивать время их выполнения...