EM-Synchrony 开源项目教程
2024-08-25 05:04:00作者:秋泉律Samson
项目介绍
EM-Synchrony 是一个 Ruby 库,旨在通过使用 Ruby Fibers 来简化事件驱动代码的编写。它提供了一系列的便利类和原语,帮助开发者解开事件代码的复杂性,并提供了多个经过修改的 EventMachine 客户端,使其支持 Fiber。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Ruby 和 Bundler。然后,在你的项目目录下创建一个 Gemfile 并添加以下内容:
source 'https://rubygems.org'
gem 'em-synchrony'
运行 bundle install 来安装 EM-Synchrony。
基本使用
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 EM-Synchrony 进行同步 HTTP 请求:
require 'em-synchrony'
require 'em-synchrony/em-http'
EM.synchrony do
# 同步 HTTP 请求
url = 'http://www.google.com/'
http = EM::Synchrony::HTTPClient.new(url)
response = http.aget
puts response.response
EM.stop
end
应用案例和最佳实践
并发控制
EM-Synchrony 提供了 FiberIterator 来控制并发请求的数量,这对于避免过多的并发请求非常有用。以下是一个示例:
require 'em-synchrony'
require 'em-synchrony/em-http'
require 'em-synchrony/fiber_iterator'
EM.synchrony do
concurrency = 2
urls = ['http://url1.com', 'http://url2.com']
results = []
EM::Synchrony::FiberIterator.new(urls, concurrency).each do |url|
resp = EM::Synchrony::HTTPClient.new(url).aget
results << resp.response
end
puts results
EM.stop
end
异步 ActiveRecord
EM-Synchrony 还支持在 Rails 中使用异步 ActiveRecord。以下是一个示例:
require 'em-synchrony'
require 'em-synchrony/mysql2'
require 'em-synchrony/activerecord'
ActiveRecord::Base.establish_connection(
adapter: 'em_mysql2',
database: 'widgets'
)
EM.synchrony do
result = Widget.all.to_a
puts result
EM.stop
end
典型生态项目
EM-HTTP-Request
EM-HTTP-Request 是一个基于 EventMachine 的 HTTP 客户端,通过 EM-Synchrony 可以使其支持 Fiber,从而实现同步风格的 HTTP 请求。
EM-MySQL2
EM-MySQL2 是一个基于 EventMachine 的 MySQL 客户端,通过 EM-Synchrony 可以使其支持 Fiber,从而实现同步风格的 MySQL 查询。
ActiveRecord
ActiveRecord 是 Ruby on Rails 的 ORM 框架,通过 EM-Synchrony 可以使其支持异步查询,从而提高数据库操作的性能。
通过以上内容,你可以快速了解并开始使用 EM-Synchrony 项目,同时掌握一些最佳实践和典型生态项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322