Total de tareas
`buckets` es una lista de listas (las tareas de cada worker). Devolvé el total de tareas. Ejemplo: total_tareas([["a"], ["b", "c"]]) → 3
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`buckets` es una lista de listas (las tareas de cada worker). Devolvé el total de tareas. Ejemplo: total_tareas([["a"], ["b", "c"]]) → 3
🎯 Meta: lanzar varias corrutinas a la vez con tareas, y entender cómo repartir trabajo parejo.
await de a una no acelera nada: esperás la primera, después la segunda… Lo potente es lanzar muchas juntas. Para eso existen las tareas (asyncio.create_task).
asyncio.create_task(corrutina) agenda la corrutina para que corra ya, en segundo plano, sin esperarla todavía:
import asyncio
async def descargar(n):
await asyncio.sleep(1)
return n * 10
async def principal():
t1 = asyncio.create_task(descargar(1)) # arrancan
t2 = asyncio.create_task(descargar(2)) # las dos juntas
a = await t1
b = await t2
print(a, b) # 10 20 → tardó ~1s, no ~2s
asyncio.run(principal())
Como arrancaron juntas, el tiempo total es el de la más lenta, no la suma.
Cuando tenés N tareas y K workers, conviene repartirlas parejo para que ninguno quede sobrecargado. El reparto round-robin da una a cada worker por turno:
def repartir(tareas, n):
buckets = [[] for _ in range(n)]
for i, t in enumerate(tareas):
buckets[i % n].append(t) # el operador % cicla 0,1,...,n-1
return buckets
print(repartir([1, 2, 3, 4, 5], 2)) # [[1, 3, 5], [2, 4]]
Un reparto está equilibrado si entre el worker más lleno y el más vacío hay como mucho 1 de diferencia.
P: Lanzar 2 tareas juntas con `create_task` hace que el tiempo total sea…
+ el de la más lenta (no la suma)
- la suma de las dos
- el doble
> Corren en paralelo: tarda lo que la más lenta.
P: El reparto round-robin distribuye las tareas…
+ una a cada worker por turno
- todas al primer worker
- al azar
> El operador `%` cicla entre 0, 1, …, n-1.
🧵 El Líder Kabu te espera para balancear tareas.