如何在CPU核心上执行函数，并在完成时获得回调？
如何在CPU核心上执行函数，并在函数完成时获得回调？ 上下文 我正在接收流： symbols = ['ABC', 'DFG', ...] # 52 of these handlers = { symbol: Handler(symbol) for symbol in symbols } async for symbol, payload in lines: # 600M
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将python-trio中的信号量和时间限制与asks HTTP请求相结合
我正在尝试以异步方式使用Python，以便加快对服务器的请求.服务器的响应时间较慢(通常为几秒钟，但有时甚至快于一秒钟)，但并行运行良好.我无权访问此服务器，也无法更改任何内容.因此，我有一个很大的URL列表(在下面的代码中，在 pages 中)，我想知道这些URL，并希望通过在以下位置发出 NO_TASKS = 5 请求来加快其加载速度.一个时间.另一方面，我不想使服务器超载，因此我希望每个请求
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asyncio和trio之间的核心区别是什么?
今天，我发现了一个名为 trio 的库，它说自己是异步的适用于人类的API.这些词与requests'有点类似.由于requests确实是一个很好的库，所以我想知道trio的优点是什么. 关于它的文章不多，我只是找到一个在阅读了文章的一半之后，我找不到这两个异步框架之间的核心区别.仅举例说明curio的实现比asyncio的实现更方便.但是底层结构几乎是相同的(基于回调，我认为所有异步IO框
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在基于Trio的Python应用程序中生成进程并在进程之间进行通信
对于在Python库 fluidimage 上的实习，我们正在研究编写它是否是一个好主意使用库 trio 的具有客户端/服务器模型的HPC并行应用程序. 对于异步编程和I/O，三重奏确实很棒！ 然后，我想知道如何 生成进程(服务器完成CPU-GPU的工作) 在进程之间通信复杂的Python对象(可能包含大的numpy数组). 我在其文档中没有找到推荐的方法来使用三重奏(即
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