#granian — Public Fediverse posts

FastAPI на AMD FX-8320: оптимизация P99 latency в условиях ограниченных ресурсов (HDD, DDR3)

В 2026 году асинхронный Python уже никого не удивляет. Мы привыкли к автоскейлингу в облаках, но что делать, если ваш бюджет на инфраструктуру равен нулю, а в распоряжении есть только «печка» из 2012 года? Рассказываю про личный опыт выжимания максимума из FastAPI на AMD FX-8320: от тюнинга ядра Linux и PostgreSQL до миграции на Ed25519 и использования Rust-сервера Granian.

https://habr.com/ru/articles/1002312/

#FastAPI #Granian #AMD_FX8320 #PostgreSQL_18 #Angie #Valkey #P99 #Linux_Tuning

[Перевод] Python 3.14 без GIL: что это значит для веб-разработки

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как "free-threaded" Python меняет правила игры для веб-сервисов. Автор сравнивает Python 3.14 с GIL и без него на реальных ASGI и WSGI приложениях — и приходит к неожиданному выводу: несмотря на локальные просадки в производительности, "free-threaded" Python уже сейчас может упростить масштабирование и снизить накладные расходы.

https://habr.com/ru/articles/967244/

#Python #GIL #freethreading #вебсервисы #ASGI #WSGI #производительность #конкурентность #Granian #FastAPI

Обзор WSGI, ASGI и RSGI: лидеры среди веб-серверов в 2025 году

Любому веб-приложению нужен веб-сервер для доступа извне. На самом деле, многие даже не уделяют выбору веб-сервера для своего приложения достаточного внимания: на Django берут "популярный" Gunicorn (а кто-то ещё и обвязывает его Uvicorn'ом), а для FastAPI Uvicorn практически стандарт. Тут "на сцену" выходит Granian, представляющий впечатляющие результаты производительности с простой настройкой. В своём проекте "Код на салфетке" я использовал uWSGI, но недавно узнал про новый Granian и мне стало интересно на что он способен. Так появилась идея для этой статьи. В этой статье узнаем:

https://habr.com/ru/articles/948190/

#WSGI #ASGI #RSGI #вебсервер_python #сравнение_веб_серверов #django #fastapi #uvicorn #granian

LitestarCatsCV. Тренируемся на кошках. Расширяем возможности и готовимся к продакшену. Часть 3

Привет, котики и котолюбы! В первой части нашего кошачьего приключения мы выбрали инструменты (Litestar вместо FastAPI, Granian вместо Gunicorn, KeyDB вместо Redis), настроили uv и заложили фундамент проекта. Во второй части мы построили полноценное CRUD API для резюме котиков (или людей, если вам так ближе), подружили его с PostgreSQL через SQLAlchemy, настроили миграции с Alembic и написали тесты с Pytest. У нас уже есть стены и фундамент, но пора ставить крышу и готовиться к продакшену! 🏠 Сегодня мы сделаем наш API ещё круче: вынесем конфиги в отдельный модуль с помощью msgspec, добавим аутентификацию через встроенный JWT в Litestar, ускорим API с KeyDB, проверим покрытие тестами с coverage, упакуем всё в Docker и нарисуем резюме котиков с помощью Jinja. К концу статьи наш кошачий проект будет готов к реальной жизни — поехали! 🚀

https://habr.com/ru/companies/ntechlab/articles/901852/

#api #python #tutorial #backend #uv #fastapi #litestar #granian #jinja #keydb