Пост Потоки ускоряют ввод-вывод, пока мелкая работа не упирается в процессор

14 сентября 2026

Zen of Python

Ссылка
нажмите — покажем

Потоки ускоряют ввод-вывод, пока мелкая работа не упирается в процессор Вы увеличиваете число рабочих потоков ThreadPoolExecutor, настраиваете пул соединений, а пропускная способность перестаёт расти. Даже короткий вычислительный участок повторяется в каждом задании и постепенно отбирает выигрыш от новых потоков. Перейти на ProcessPoolExecutor можно, но тогда вход приходится разбивать на пачки, менять код и платить памятью за процессы. Автор собирает гибрид: несколько процессов, внутри каждого пул потоков, с привычным интерфейсом исполнителя задач. В разборе ProcessThreadPoolExecutor остались возврат результатов через собственные объекты Future, гибель рабочего процесса и влияние свободнопоточного Python на всю конструкцию.

10 · 1.4K · 05:13

Рядом в ленте

Zen of Python14:58Атрибуты модуля можно создавать только при обращении Если часть API не нужна во время запуска, готовить её заранее необязательно. Начиная с Python 3.7, в модуле Z

Zen of Python17:56Когда isinstance() мало, TypeGuard может удивить С isinstance() всё просто: mypy сам сужает объединение типов в каждой ветке. Сложнее, если объект приходится ра

это сообщение

Zen of Python13:10asyncio учат до первого исключения внутри задачи, а дальше начинается импровизация Асинхронный код в проекте обычно дорастает до пары корутин и gather, а всё, ч Z

Zen of Python17:07Как вызывать асинхронный Python из синхронного кода Если оборачивать каждый вызов в asyncio.run(), Python каждый раз создаёт и закрывает цикл событий. Для одино