Gestion de files d'attente de tâches asynchrones : Python 3.7, Tornado 5.1, Celery 3.1 et RabbitMQ 3.7

Cet article explore la mise en place d'un système de files d'attente de tâches asynchrones en utilisant Python 3.7, le framework web Tornado 5.1.1, la bibliothèque de gestion de tâches Celery 3.1 et le courtier de messages RabbitMQ 3.7.16. Ce processus permettra de déléguer des opérations potentiellement longues, comme l'envoi d'e-mails, à des ...

Publié le 23 juillet à 05h16

Déploiement d'une API Python Tornado conteneurisée sur Ubuntu

Architecture et prérequis Ce guide technique détaille le processus de déploiement d'un backend développé avec Python et le framework Tornado dans un environnement Ubuntu utilisant Docker. L'architecture globale cible généralement une interface frontend (comme une application mobile ou web) communiquant avec ce conteneur backend via des requêtes ...

Publié le 4 juillet à 02h36

Déploiement d'une Application Llama3 Autohébergée en Quatre Étapes

Plusieurs approches existent pour développer des applications basées sur des modèles de langage: 1. Plateformes cloud Soltuions comme GPT-4 ou Huggingface Space présentent des limites : Problèmes de confidentialité des données Latence liée aux ressources partagées Coûts des appels d'API 2. Applications autogérées Solutions clés en main comme ...

Publié le 17 juin à 19h58

Implémentation des WebSockets en Python avec Socket.IO, Flask, Tornado et WebSockets

Communication en Temps Réel en Python via les WebSockets Les WebSockets établissent un canal de communication bidirectionnel persistant entre le client et le serveur. Ils offrent une transmission de données à faible latence et à surcharge réduite par rapport aux requêtes HTTP classiques, idéales pour les applications nécessitant des mises à jou ...

Publié le 16 juin à 04h33