python异步任务
收录了 python异步任务 频道下的 50 篇内容
大搜车异步任务队列中间件的建设实践
为了解决基于 MQ 开发异步任务过于复杂的问题, 让Java程序员也能使用轻量级的异步任务队列, Optimus-AsyncTask 便应运而生了。
同步与异步 Python 有何不同？
在本文中，作者详细解释了异步是什么以及它与普通Python代码有什么不同。
运筹帷幄决胜千里，Python3.10 原生协程 asyncio 工业级真实协程异步消费任务调度实践
我们一直都相信这样一种说法：协程是比多线程更高效的一种并发工作方式，它完全由程序本身所控制，也就是在用户态执行，协程避免了像线程切换那样产生的上下文切换，在性能方面得到了很大的提升。毫无疑问，这是颠扑不破的业界共识，是放之四海而皆准的真理。
Python 3.11 正式版来了，比 3.10 快 10-60%
官方：这或许是最好的版本。
如何在 Python 中实现异步执行？
这篇文章将会介绍传统的任务队列系统、异步执行所处的位置以及几款常用调用工具的优缺点。
Python 正在慢慢失去魅力？
Python 作为一种编程语言正在消亡吗？也许有一点，但也只是一点。
谷歌发布任务队列服务 Cloud Tasks
谷歌发布了Cloud Tasks，这是一项针对谷歌云平台App Engine服务的任务队列服务。Cloud Tasks允许从应用程序中异步执行任务，解耦服务并支持长期运行和在后台运行的活动。
对比了 Python、Go 和 Rust 之后，他得出了这个结论
Python、Go和Rust都这么火，开发者该如何选择？
虚拟座谈会：PyCon 嘉宾谈 Python
今年12月3日、4日，Python界著名的PyCon大会首次登陆中国，邀请了众多国内的Python高手作为嘉宾，带来了很多精彩演讲。InfoQ有幸邀请了几位与会嘉宾就广大Python爱好者所关心的问题发表了各自的观点。
为什么程序员对 TypeScript 爱得“深沉” ？
为什么还不去尝试 TypeScript 呢？
探寻繁杂定时任务的解决方案：分布式任务调度系统
本文介绍腾讯云分布式任务调度系统TCT如何实现任务调度的精准实时、稳定高效，以及任务的切分和编排。
对 No Starch Press 出版的《Python Playground》一书的书评及其作者访谈录
No Starch Press出版的《Python Playground》一书囊括的项目主题广泛，且为数众多，该书旨在展示Python是如何运用在这些不同内容主题上的，包括创建ASCII art、飞鸟仿真、连接的Raspberry Pi的接口及其它。InfoQ采访了书的作者Mahesh Venkitachalam。
Netflix 实践：1.48 亿用户观看电影，Python 在幕后提供全生命周期支持
Netflix 是全球最大的视频流媒体平台，在除中国大陆地区之外的所有国家和地区都提供视频点播服务。全球的观众都在追棒 Netflix，而如此成功的 Netflix，其内部主要使用的又是什么编程语言呢？那就是今年成为语言流行指数榜单冠军 的Python！让我们一起来看看 Python 在 Netflix 是如何应用的。
分布式 Lambda 从海外到中国自动同步 S3 文件
现在，越来越多的中国公司，在AWS海外区域部署业务。
取代 Python 多进程！伯克利开源分布式框架 Ray
Ray是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。
宜信分布式安全服务编排实践
安全防御的本质之一是增加攻击者的攻击成本，尤其是时间成本
PyCon 大会首次登陆中国
PyCon作为全球Python爱好者的盛会已在世界各地多个城市举办过活动，本月3号、4号，PyCon首次登陆中国，多位重量级嘉宾一同为国内的Python爱好者带来了一场饕餮盛宴。
探寻繁杂定时任务的解决方案：分布式任务调度系统
本文介绍腾讯云分布式任务调度系统TCT(Tencent Cloud Task)如何实现任务调度的精准实时、稳定高效。
探寻繁杂定时任务的解决方案：分布式任务调度系统
本文我们从架构和技术实现上来为大家讲解腾讯云分布式任务调度系统TCT(Tencent Cloud Tssk)如何实现任务调度的精准实时、稳定高效，以及任务的切分和编排。
PyParallel：Python 的一个快速并行版本
By combining asynchronous I/O with a shared-nothing architecture, PyParallel research project is able to execute code in a parallel context faster than it can using CPython’s normal interpreter. And it does this without removing the GIL. The secret, no reference counting or garbage collection of any kind.
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