「asyncio」の検索結果

Use when writing asyncio Python code — async/await coroutines, concurrent I/O with asyncio.gather, task creation and cancellation, semaphore rate limiting, producer-consumer queues, async context managers, async generators, WebSocket servers, aiohttp web scraping, async database operations, run_in_executor for blocking calls, or testing async code with pytest-asyncio. Covers FastAPI and aiohttp patterns, synchronization primitives, timeout handling, and common pitfalls like event loop blocking and missing await.

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Python asyncio patterns for concurrent programming. Triggers on: asyncio, async, await, coroutine, gather, semaphore, TaskGroup, event loop, aiohttp, concurrent.

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Async Python patterns via asyncio and aiohttp for I/O-bound concurrency. Use when adding async APIs, handling concurrent I/O, or debugging async code.

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Raise real concurrency in asyncio LLM batch scorers built on the OpenAI SDK (AsyncOpenAI, including OpenAI-compatible providers like DeepSeek). Use when: (1) raising an asyncio.Semaphore above ~100 produces no throughput gain, (2) a batch pipeline saturates near 100 in-flight requests despite a larger semaphore, (3) planning a high-concurrency campaign against a provider with no hard rate limit (DeepSeek v4-flash tolerates 2000+ in flight). Root cause: AsyncOpenAI's default httpx pool caps max_connections at 100, silently bottlenecking any larger semaphore — you must pass a custom http_client with httpx.Limits sized to the semaphore.

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Use when working with Redis - in-memory database, caching, pub/sub, sessions, rate limiting, RESP3, asyncio, Redis Stack

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Python asyncio、並行プログラミング、高性能アプリケーション向けの非同期/awaitパターンをマスター。非同期API、並行システム、ノンブロッキング操作が必要なI/OバウンドアプリケーションをPythonで構築する際に使用。

Pythonのテストをpytestで設計・作成し、共通の準備処理や外部サービスの代役、複数入力の検証、テストで確認したコードの範囲の測定まで扱うスキル。

• Pythonの機能をテストから作りたいとき
• テストの準備処理を共通化したいとき
• 外部APIをモックで検証したいとき

Webの最新情報やコード例、企業・人物の情報をExaで検索し、目的に合う資料を探します。一般的な調査とAPIの使い方を調べる検索を使い分けるスキルです。

• 最新ニュースやWeb情報を調べたいとき
• コード例やAPI資料を探したいとき
• 企業や競合を調査したいとき

Ensure async-path backend code that could block the asyncio event loop is protected by a teeth-verified runtime anchor in tests/blocking_io/. Use when changing backend Python under app/, packages/harness/deerflow/, or scripts/, when running a blocking-IO triage round over the whole repo, or when a reviewer/CI asks for blocking-IO coverage. Runs a deterministic scan (changed-lines or full-repo), routes each candidate, drafts/extends an anchor, and proves it fails when the blocking IO regresses.

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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.

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CCXT cryptocurrency exchange library for Python developers. Covers both REST API (standard) and WebSocket API (real-time). Helps install CCXT, connect to exchanges, fetch market data, place orders, stream live tickers/orderbooks, handle authentication, and manage errors in Python. Use when working with crypto exchanges in Python projects, trading bots, data analysis, or portfolio management. Supports both sync and async (asyncio) usage.

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Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.

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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.

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Transform sequential Python code into parallel/concurrent implementations. Use when asked to parallelize Python code, improve code performance through concurrency, convert loops to parallel execution, or identify parallelization opportunities. Handles CPU-bound (multiprocessing), I/O-bound (asyncio, threading), and data-parallel (vectorization) scenarios.

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Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.

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Python 开发规范。当用户操作 .py、pyproject.toml、requirements.txt、setup.py 文件， 或涉及 FastAPI、Django、Flask、pytest、asyncio 开发时触发。 包含 PEP 8 风格、类型注解、异常处理、测试规范、异步编程、性能优化等。

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Write correct async Python runtime code with explicit blocking-I/O boundaries, cancellation, and timeout handling. Use when editing `asyncio` workflows, background loops, async services, or mixed sync/async integrations.

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Decision protocol for the map-reduce / dynamic fan-out pattern in LM pipelines — "given list L, run f(item) for each item in parallel, then combine". Activates when the coder agent is about to process N items with N LM calls (per-doc summarize, per-query retrieve, per-candidate rank, parallel tool fan-out). Encodes the *when*, *how many at once*, *what to do when one fails*, and *how to reduce* — not the API of any single framework. Cross-framework: LangGraph `Send`, CrewAI parallel tasks / Flow, `asyncio.gather`, `ThreadPoolExecutor`, LlamaIndex batch retrieval.

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Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.

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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.

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Async Python Patterns workflow skill. Use this skill when the user needs Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.

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Async Python Patterns workflow skill. Use this skill when the user needs Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.

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Async Python Patterns workflow skill. Use this skill when the user needs Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.

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Testing patterns for FastAPI with pytest-asyncio, httpx AsyncClient, fixtures, and test data factories. Use when writing tests, setting up test infrastructure, or improving coverage in a FastAPI project.

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