Awesome GitHub RepositoriesAsyncio Coroutine Execution

rq is a distributed task queue and background worker system for Python that uses a Redis backend to decouple task submission from execution. It functions as a reliable message queue and task scheduler, allowing Python functions or asyncio coroutines to be processed asynchronously across multiple worker processes. The project distinguishes itself through reliable queuing mechanisms that prevent job loss during worker crashes using atomic operations. It provides specialized orchestration capabilities, including the prevention of duplicate jobs, job execution prioritization, and the ability to m

ollama-python is a Python client for interacting with large language models. It provides an interface for sending prompts to receive text and chat completions, as well as a dedicated client for generating numerical vector embeddings from text. The project includes a wrapper that emulates the OpenAI API, allowing applications built for that standard to interact with local models. It also provides a non-blocking asynchronous client for executing concurrent requests. The library covers the full model lifecycle, including the ability to pull, create, list, and delete models within a local enviro

Robyn is a high-performance asynchronous web framework and server for Python that utilizes a Rust-powered runtime to execute code. It functions as an asynchronous Python web server designed to handle many concurrent requests efficiently through a multithreaded execution model. The project includes specialized capabilities for AI agent request routing, managing communication between agents and external tools. It also serves as a WebSocket communication server, maintaining persistent bidirectional channels for real-time data exchange. The framework covers a broad range of web infrastructure, i

Hug is a type-driven Python web framework designed for building APIs. It uses Python type annotations to automatically validate and convert incoming request data and to format outgoing responses. The framework functions as an automated documentation tool by extracting function signatures and markers from source code to generate accessible API specifications. It also supports non-blocking coroutines for asynchronous API processing to handle background tasks without interrupting the main request cycle. The project provides capabilities for REST API development, including route mapping, endpoin

هذا المشروع عبارة عن مجموعة من النصوص البرمجية العملية والأدلة المرجعية التي توضح ميزات لغة Python المتقدمة والتعابير. يوفر تنفيذات كود لإتقان مفاهيم مثل التزامن، والبرمجة الفوقية (Metaprogramming)، وتصميم بنية البيانات. يتضمن المستودع أمثلة على نموذج كائن Python، تغطي الوصول المخصص للسمات، وبروتوكولات الواصف (Descriptor protocols)، وتجاوزات الطرق الخاصة. كما يتميز بتنفيذات لأنماط التصميم التي تستخدم وظائف الدرجة الأولى والمزخرفات (Decorators) لتقليل الكود المكتوب للكائنات. يغطي الكود البرمجي مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك البرمجة غير المتزامنة مع حلقات الأحداث والعقود الآجلة، وإنشاء تسلسلات ومولدات مخصصة، واستخدام الفئات الأساسية المجردة لفرض الواجهة. كما يوضح إدارة الموارد من خلال مديري السياق والتعامل مع تسلسلات النصوص والبايت.

geopy is a Python geocoding library and geolocation client used to convert human-readable addresses into geographic coordinates and resolve coordinates back into street addresses using various third-party web services. The library provides a consistent provider-based interface that abstracts multiple external geocoding services, allowing for interchangeable backends. It includes built-in request rate limiting and asynchronous client interfaces to manage API call frequency and execute concurrent lookups without halting execution. Beyond geocoding, the project includes geospatial utilities for

LitServe هو إطار عمل لخادم استدلال الذكاء الاصطناعي بلغة Python وإطار عمل لخدمة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) مصمم للاستدلال عالي التزامن. يعمل كخادم نماذج ذكاء اصطناعي موزع ومحرك استدلال مجمع ديناميكياً، مما يوفر الأدوات لبناء واستضافة خوادم مخصصة تشغل نماذج الذكاء الاصطناعي. يتميز إطار العمل بطابور طلبات مجمع ديناميكياً يجمع طلبات الاستدلال الفردية في موترات (tensors) واحدة لزيادة إنتاجية GPU. يدعم توسيع نطاق GPU الموزع، مما يسمح بتوزيع أعباء عمل النماذج عبر مسرعات أجهزة متعددة لموازنة أحمال الحوسبة وزيادة السعة الإجمالية. يوفر النظام واجهة غلاف عالية المستوى تفصل المعالجة المسبقة للطلب والمعالجة اللاحقة عن منطق تنفيذ النموذج الأساسي. كما يتضمن إمكانات لبث النماذج في الوقت الفعلي لتقديم المخرجات بشكل تزايدي ويستخدم حلقة أحداث غير متزامنة للتعامل مع طلبات الشبكة المتزامنة.