У цьому сценарії я запускаю asyncio завдання з назвою process_queued_data() у файлі init.py. process_queued_data – це місце, де я обробляю дані та записую їх у файлові формати Parquet у кошику S3.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
async def process_queued_data(): try: while True: await asyncio.sleep(5) data_queue_length = await redis_client.llen(redis_data_queue_key) if data_queue_length > 0: batch = await redis_client.lrange(redis_data_queue_key, 0, -1) await redis_client.ltrim(redis_data_queue_key, data_queue_length, -1) # ......виконати обробку та завантаження в S3 |
Моя проблема полягає…
Конвертувати функцію UpdateProfitAveragesTable4() до multiprocessing може стати важливим завданням, особливо коли ми працюємо з великою кількістю даних, і швидкодія виконання коду стає ключовим аспектом. У цій статті ми розглянемо процес оптимізації обчислень у Python за…
У світі веб-розробки безпека та захист даних стають все більшою проблемою, і перехід до захищеного з’єднання за допомогою HTTPS є важливим кроком для забезпечення безпеки користувачів. Якщо ви використовуєте Python-додаток з фреймворком Dash та платформою…
У програмуванні часто зустрічається потреба вирішити різноманітні завдання, пов’язані з маніпуляціями з рядками тексту. Однією з таких задач є зупинка повторення літери у визначених умовах. Розглянемо конкретний випадок, коли необхідно вибрати столиці країн зі списку…