django, redis, rq и стыдливая параллельность Мастер-классы
Data Platform Engineer в команде Data Insights and Analytics Platforms в финтех-компании.
Прошёл путь Computer Science -> Science -> Data Science -> Data. Насмотрелся всякого, набил шишек, сделал пару диссертаций. Любит разбираться в сложных штуках и думать о том, как их улучшить
Успел позаниматься половиной IT от системного администрирования, был девопс-инженером, когда такого слова ещё не было, был фуллстеком до того, как это стало трендом. Стаж руководства на разных уровнях от маленького тимлида до маленького СТО в районе 5 лет. Дата-инженер.
Тезисы
Традиционно разработку на питоне принято хаять за GIL, плохую многопоточность и неудобную асинхронность. Как можно без боли добавить себе в проект очереди задач, выполнение в несколько потоков и что вообще есть для параллельного/"многопоточного" выполнения, если вас мутит от 'async def' и вам лень разбираться, в чём отличия между ProcessPoolExecutor и ThreadPoolExecutor.
Я рассмотрю пример обработки долгих пользовательских запросов (или, скорее, долгих серверных ответов) на примере библиотеки rq и сервиса отправки писем. Разберём необходимую "матчасть" и немного посмотрим в тему "а как там это всё делать в стандартной библиотеке без этих внешних пакетов".
