Очень хочется увидеть и услышать ваше мнение про Docker и его конфигурация для приложений FastAPI. А так же, как делать миграции с помощью Alembic в уже развернутом приложении. Вы единственный на ютубе, кто рассказывает так подробно и детально информацию для Python backend!
@@alexanderkomanov4151 добрый день! Пожалуйста! По докеру уже доступен ролик на бусти. Жду вас там 😊 По импортам пока не понял, что именно вызывает сложности. Главное без цикличных импортов, а так ок, импортов бояться не надо
Сурен, спасибо Вам в очередной раз! Очень люблю Ваше академическое изложение и фундаментальный подход. Но вот без количественного обоснования необходимости использования гуникорна совсем никак. Если не сложно, можно сравнение? С чего вдруг вообще такое в голову пришло?
на мой взгляд слишком сложная история для конфига) проще это через флаг --config в гуникорне делается с указанием пути до конфига - в этом случае нужные параметры просто лежат в отдельном пайтон модуле. да, в таком случае нет автопроверки на передаваемые аргументы, но меняются они редко и гуникорн позволяет конфиг проверить перед запуском сам недавно столкнулся с гуникорном, использовал его в качестве менеджера процессов) на работе была задача с утечкой памяти в фастапи приложении, которую надо было оперативно пофиксить. из ситуации вышел как раз с использованием гуникорна - поставил перезапуск воркера каждые несколько тысяч входящих реквестов, тем самым занимаемая процессом память высвобождалась) костыльненько, добавились небольшие микропростои в работе при перезапуске воркера, но стало лучше чем было за видео лойс, приятно смотреть когда не просто делают pip install && import, а объясняют работу с использованием внутренностей библиотек)
@@DjangoTest-o8g один раз настроить и потом использовать. Ну или даже просто теперь копировать у меня из репо. Интересный костыль. Надеюсь, вы причину утечки найдёте и устраните 🙂 Спасибо!
Очень хочется увидеть и услышать ваше мнение про Docker и его конфигурация для приложений FastAPI. А так же, как делать миграции с помощью Alembic в уже развернутом приложении. Вы единственный на ютубе, кто рассказывает так подробно и детально информацию для Python backend!
@@KenosDromos здравствуйте! На бусти уже есть ролик по докер и скоро выйдет про упаковку приложения и миграции. Подписывайтесь, смотрите 😊
спасибо, Сурен, очень хорошо доносите информацию
@@romana3387 пожалуйста! Рад, что вам было понятно 😊
Сурен спасибо!
Хотелось бы две темы:
Docker
Imports - как правильно импортироавать. Таких видео много, но мало кто объясняет как ты.
@@alexanderkomanov4151 добрый день!
Пожалуйста!
По докеру уже доступен ролик на бусти. Жду вас там 😊
По импортам пока не понял, что именно вызывает сложности. Главное без цикличных импортов, а так ок, импортов бояться не надо
@@SurenKhorenyan
import numpy as boo 👻😱
Испугався?
@@nevdupIenysh 😱😱😱😨😰
Сурен, спасибо Вам в очередной раз! Очень люблю Ваше академическое изложение и фундаментальный подход.
Но вот без количественного обоснования необходимости использования гуникорна совсем никак.
Если не сложно, можно сравнение? С чего вдруг вообще такое в голову пришло?
@@MB-mi4ed пожалуйста!
Да, нагрузочные тесты ещё обязательно будут. Просто позже, так как видео и так получилось очень большим
@@MB-mi4ed пожалуйста!
Да, нагрузочные тесты ещё обязательно будут. Просто позже, так как видео и так получилось очень большим
лайк не глядя
@@osky7878 спасибо большое! Очень приятно 🥰
Посмотрите потом тоже 🤗
на мой взгляд слишком сложная история для конфига) проще это через флаг --config в гуникорне делается с указанием пути до конфига - в этом случае нужные параметры просто лежат в отдельном пайтон модуле. да, в таком случае нет автопроверки на передаваемые аргументы, но меняются они редко и гуникорн позволяет конфиг проверить перед запуском
сам недавно столкнулся с гуникорном, использовал его в качестве менеджера процессов)
на работе была задача с утечкой памяти в фастапи приложении, которую надо было оперативно пофиксить. из ситуации вышел как раз с использованием гуникорна - поставил перезапуск воркера каждые несколько тысяч входящих реквестов, тем самым занимаемая процессом память высвобождалась) костыльненько, добавились небольшие микропростои в работе при перезапуске воркера, но стало лучше чем было
за видео лойс, приятно смотреть когда не просто делают pip install && import, а объясняют работу с использованием внутренностей библиотек)
@@DjangoTest-o8g один раз настроить и потом использовать. Ну или даже просто теперь копировать у меня из репо.
Интересный костыль. Надеюсь, вы причину утечки найдёте и устраните 🙂
Спасибо!