Zlý vtip menom async v djangu (pythone) (diskuse)

[mirec]

Příloha:

• download.zip (238858 bytů)

Keďže sa k blogu nedá priložiť súbor prikladám tu. Veľa sa tu na abclinuxu od mojej poslednej návštevy nezmenilo. Akurát ja som o dosť starší, šedivejší a bývam s 10 mačkami v dome.

[včera 18:02 Want]

Veľa sa tu na abclinuxu od mojej poslednej návštevy nezmenilo. Akurát ja som o dosť starší, šedivejší a bývam s 10 mačkami v dome.

To je teda ale smutný příběh.

[mirec]

Smutný ani nie, ale 10 mačiek je dobrý začiatok konverzácie :P Sám nie som, mám partnerku, ktorá má rada mačky, veľa cestujem, mám catsittera kým som preč, veľa koníčkov, aktivít. Škoda akurát, že dni nemajú viac hodín.

[včera 20:26 _]

nemackej macky nemaj to rady

[vlk]

Ja som vobec neprisiel na chut async-u. Davam prednost prehladnosti, jednoduchosti a dobremu navrhu pred nejakymi sialenstvami. Ak potrebujem nieco naozaj paralelne (ale akoze naozaj - ze inak sa neda) tak mam stale v zalohe multiprocessing.Process a vynimocne este Thread. A obcas mi padne do vyuzitia yield a tam to konci. Ale mozno ta nechut do async asi bude aj tym sedivenim (a to nemam ziadne macky!)

[RealJ]

Zajimave, ja to mam presne naopak.

[RealJ]

Ja ti nevim, kdyz neco pisu (jako amater), tak to vzdy pisu pro async. Psat v dobe 100+ core CPU a ruznych clustru neco synchronne mi prijde jako nevyuziti dostupneho vykonu. Delam hodne s daty v ruznych formatech (jako amater) a nezpracovavat je asynchronne by me zabilo. K tomu blogpostu - nevim co mas za db ale mozna narazis na db limits.

[mimi.vx]

az na to ze async nema s vyuzitim cpu cores moc spolecneho ...

 

na tyto strandy jsou multiprocess a multithread moduly + concurrent.

[RealJ]

Takze async neresi “overlaping overlaping waits on single thread”? A jak chces bez async vytizit 100gbit sitovku nebo rychly storage? Ja chapu, ze async resi IO ale to je jaksi provazane s multicpu systemy.

[vlk]

spracovanie dat zo 100gbit siete nebudem riesit v pythone

[mirec]

Async kód využíva kooperatívny multitasking. Niečo, čo vzniklo v dobách jednoprocesorových strojov. Spoliehať sa len na async znamená využívať jediné jadro. Ak sa bavíme o pythone tak správnou cestou je multiprocessing, alebo subinterpretery alebo novy no-GIL. Inak sa bude striedavo využívať jediné jadro.

Správnym využitím async je v prípadoch, keď sa čaká na IO, ale aj vtedy môže byť rozumnejšie kombinovať multiprocessing s asyncom a nemať jeden veľký loop pri veľkom množstve spojení s väčšou priepustnosťou.

Sám by som rád písal čistý async kód, ale knižnice, ktoré používam nie sú prepísané do async a nik ich do async celkom neche prepísať, lebo by bolo potrebné prepísať komplet kód, ktorý ich využíva a vlastne musel by sa infikovať celý ekosystém.

Na limity databázy nenarážam. Používam PostgreSQL 17 s nastavenými max 100 connections.

[vlk]

zabudni na 100+ core, async bezi na jedinom vlakne, navyse to ma aj nejaky overhead ked prepina medzi ulohami ktore spracovava asynchronne. s obycajnym selectom dosiahnes lepsie vysledky..

[dnes 07:03 jbv]

Python 3.14 ma patche, kde async ve free threaded verzi skaluje linearne s poctem threadu. Viz clanek od autora. Samozrejme to jeste muzes zabit, kdyz budes spatne zamykat atd. ale to plati pro async ve vsech jazycich.

[včera 23:00 jbv]

Krasny doklad toho, ze stejne jako AI ani blbci neumej programovat