Скороспелый сорт с дружной и равномерной урожайностью — огурец Зеленый поток F1: описание, отзывы о выращивании

Зеленый поток F1 успешно можно культивировать в тепличных и открытых условиях. Огурец-партенокарпик адаптирован к различным климатическим условиям, успешно справляется с похолоданиями, затененностью, жарой. Он обладает хорошей сопротивляемостью к болезням, редко поражается вредителями.

Описание и характеристика сорта

Зеленый поток F1 от «Гавриш» выделяется среди других гибридов равномерным плодоношением. Отдача урожая начинается в ранние сроки – через 42-45 дней от всходов. Сорт относится к раннеспелым видам.
Кусты вырастают крепкие, мощные, цветут по женскому типу. Центральный ствол растет индетерминантно и достигает 3 м, боковые стебли компактные и укороченные.

В узлах образуются пучки из ровненьких и красивых огурчиков по 4-6 шт. в каждом. Листья некрупные и негустые, не затеняют побеги.

Описание зеленцов:

• длина 11-13 см;
• масса 80-100 г;
• диаметр 3см;
• форма овально-цилиндрическая;
• окраска ярко-зеленая;
• бугорки некрупные и негусто расположенные;
• опушение белое;
• мякоть сочная, хрустящая, не водянистая;
• кожица нежная, прочная;
• длинная плодовая ножка.

При перерастании плоды достигают 30 см и веса 300 г, но при этом сохраняют товарную форму, не горчат и в мякоти не образуют пустот.

Зрелые зеленцы универсально используют для приготовления разнообразных кулинарных блюд.

Из них получаются отменные салаты, вкусные малосольные огурчики, ядреные маринованные огурцы в банках с нотками пряности.

По очереди

В каждой программе строки кода выполняются поочередно. Например, если у вас есть строка кода, которая запрашивает что-либо с сервера, то это означает, что ваша программа не делает ничего во время ожидания ответа. В некоторых случаях это допустимо, но во многих — нет. Одним из решений этой проблемы являются потоки (threads).

Потоки дают возможность вашей программе выполнять ряд задач одновременно. Конечно, у потоков есть ряд недостатков. Многопоточные программы являются более сложными и, как правило, более подвержены ошибкам. Они включают в себя такие проблемы: состояние гонки (race condition), взаимная (deadlock) и активная (livelock) блокировка, исчерпание ресурсов (resource starvation).

Посадка

Чтобы получить ранний урожай, семена на рассаду высевают за 25 дней до пересадки на тепличные грядки. Подготавливают плодородный грунт со следующими ингредиентами в составе:

• 2 части компоста;
• 2 части перегноя;
• 1 часть торфа;
• 1 часть песка.

Семена заглубляют на 1-2 см в увлажненную смесь. Сверху ящики или кассеты накрывают пленкой и держат в тепле при 25-27 градусов.

С появлением всходов пленку снимают и температуру снижают до 20 градусов. На стадии 2 листочков проводят подкормку раствором органики – разведенный коровяк или помет. Когда на кустиках появится 4 листочка, их пересаживают на постоянное место.

На грядках рассаживают по схеме 30 на 70 см. Удобно на компактных участках садить кустики с соблюдением расстояния между лунками 40 на 40 см.

Переключение контекста

Хотя асинхронное программирование и позволяет обойти проблемные места потоков, оно было разработано для совершенно другой цели — для переключения контекста процессора. Когда у вас есть несколько потоков, каждое ядро процессора может запускать только один поток за раз. Для того, чтобы все потоки/процессы могли совместно использовать ресурсы, процессор очень часто переключает контекст. Чтобы упростить работу, процессор с произвольной периодичностью сохраняет всю контекстную информацию потока и переключается на другой поток.

Асинхронное программирование — это потоковая обработка программного обеспечения / пользовательского пространства, где приложение, а не процессор, управляет потоками и переключением контекста. В асинхронном программировании контекст переключается только в заданных точках переключения, а не с периодичностью, определенной CPU.

Выращивание и уход

Землю под саженцы готовят заранее. На 1 м2 для этого осенью вносят:

• 2-3 ведра компоста;
• 100 г нитрофоски;
• 1 стакан древесной золы.

Весной землю перепахивают на глубину 20 см и настилают плодородный субстрат. Желательно выбирать для посадки рыхлые суглинки и супесчанки с нейтральной рH в пределах 7.

Хорошими предшественниками для сорта являются капустные и томатные виды, картофель, горох, фасоль. Нежелательно сажать гибрид после тыкв или кабачковых культур.

Если с осени земля осталась неподготовленной, то по весне в нее вносят из расчета на 1 м2:

• 2 ст.л. суперфосфата;
• 2 ведра перепревшего перегноя;
• 1 ст.л. сульфата калия.

Семена на открытую грядку сеют только когда почва на глубине 3-5 см прогреется до 12-14 градусов (для областей с умеренным климатом это время приходится на конец мая, первую неделю июня).

Высевают в бороздки, в лунки с внесенными органическими удобрениями. Агрономы советуют выращивать уличные огурцы в теплых траншеях и грядках для раннего созревания и массивного плодоношения.

Оптимальный температурный режим — 22-27 градусов, влажность в пределах 70-90%. Полив проводят только теплой водой 20-22 градуса, воду льют в бороздки, стараясь не попадать на листву.

В теплицах и парниках рекомендовано вести куст в 1 стебель для лучшего проветривания и освещения. С помощью шпагата крепкие стебли фиксируют к шпалере или натянутой сетке.

Функция обратного вызова (callback)

В Python много библиотек для асинхронного программирования, наиболее популярными являются Tornado, Asyncio и Gevent. Давайте посмотрим, как работает Tornado. Он использует стиль обратного вызова (callbacks) для асинхронного сетевого ввода-вывода. Обратный вызов — это функция, которая означает: «Как только это будет сделано, выполните эту функцию». Другими словами, вы звоните в службу поддержки и оставляете свой номер, чтобы они, когда будут доступны, перезвонили, вместо того, чтобы ждать их ответа. Давайте посмотрим, как сделать то же самое, что и выше, используя Tornado:

import tornado.ioloop from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient urls = [‘https://www.google.com’, ‘https://www.yandex.ru’, ‘https://www.python.org’] def handle_response(response): if response.error: print(«Error:», response.error) else: url = response.request.url data = response.body print(‘{}: {} bytes: {}’.format(url, len(data), data)) http_client = AsyncHTTPClient() for url in urls: http_client.fetch(url, handle_response) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()

Предпоследняя строка кода вызывает метод AsyncHTTPClient.fetch, который получает данные по URL-адресу неблокирующим способом. Этот метод выполняется и возвращается немедленно. Поскольку каждая следующая строка будет выполнена до того, как будет получен ответ по URL-адресу, невозможно получить объект, как результат выполнения метода. Решение этой проблемы заключается в том, что метод fetch вместо того, чтобы возвращать объект, вызывает функцию с результатом или обратный вызов. Обратный вызов в этом примере — handle_response.

В примере вы можете заметить, что первая строка функции handle_response проверяет наличие ошибки. Это необходимо, потому что невозможно обработать исключение. Если исключение было создано, то оно не будет отрабатываться в коде из-за цикла событий. Когда fetch выполняется, он запускает HTTP-запрос, а затем обрабатывает ответ в цикле событий. К тому моменту, когда возникнет ошибка, стек вызовов будет содержать только цикл событий и текущую функцию, при этом нигде в коде не сработает исключение. Таким образом, любые исключения, созданные в функции обратного вызова, прерывают цикл событий и останавливают выполнение программы. Поэтому все ошибки должны быть переданы как объекты, а не обработаны в виде исключений. Это означает, что если вы не проверили наличие ошибок, то они не будут обрабатываться. Другая проблема с обратными вызовами заключается в том, что в асинхронном программировании единственный способ избегать блокировок — это обратный вызов. Это может привести к очень длинной цепочке: обратный вызов после обратного вызова после обратного вызова. Поскольку теряется доступ к стеку и переменным, вы в конечном итоге переносите большие объекты во все ваши обратные вызовы, но если вы используете сторонние API-интерфейсы, то не можете передать что-либо в обратный вызов, если он этого не может принять. Это также становится проблемой, потому что каждый обратный вызов действует как поток. Например, вы хотели бы вызвать три API-интерфейса и дождаться, пока все три вернут результат, чтобы его обобщить. В Gevent вы можете это сделать, но не с обратными вызовами. Вам придется немного поколдовать, сохраняя результат в глобальной переменной и проверяя в обратном вызове, является ли результат окончательным.

Асинхронные приложения Python и их компоненты

Теперь асинхронные приложения Python используют сопрограммы в качестве основного ингредиента. Для их запуска они используют библиотеку Asyncio. Но есть и другие важные элементы, которые также можно считать ключевыми для асинхронных приложений:

• Циклы событий (Event loops).
  Asyncio создает циклы событий и управляет ими. Циклы запускают сопрограммы еще до их завершения. Для удобства отслеживания процесса одновременно может выполняться только один цикл обработки событий.
• Задачи (Tasks).
  При запуске сопрограммы в цикле событий, есть возможность вернуть объект
  Task. Он управляет поведением сопрограммы вне цикла событий. Хотите отменить запущенную задачу? Вызовите метод .cancel().

Пример.

Скрипт парсера с циклами событий и объектами задач в действии.
import asyncio from web_scraping_library import read_from_site_async tasks = [] async def main(url_list): for n in url_list: tasks.append(asyncio.create_task(read_from_site_async(n))) print (tasks) return await asyncio.gather(*tasks) urls = [‘https://site1.com’,’https://othersite.com’,’https://newsite.com’] loop = asyncio.get_event_loop() results = loop.run_until_complete(main(urls)) print (results)
Метод .get_event_loop() предоставляет объект, позволяющий управлять циклом событий. Все асинхронные функции передаются через .run_until_complete(), который запускает поставленные задачи до тех пор, пока они все не будут выполнены.

Метод .create_task() отдает объект Task для запуска и принимает функцию. Каждый URL-адрес отправляется как отдельный Task в цикл событий. Объекты Task сохраняются в списке. Стоит обратить внимание, что все это можно сделать внутри асинхронной функции или, проще говоря, внутри цикла событий.

Контроль над циклом событий и задачами напрямую зависит от сложности приложения. В примере со скриптом парсера сайта для пристального контроля нет необходимости. Здесь достаточно просто собирать конечные данные, полученные в результате запуска заданий. Все фиксированные задания будут без проблем выполняться здесь одновременно.

Однако если, к примеру, вам необходимо создать фреймворк, уровень контроля над циклом обработки событий и поведением сопрограмм будет значительно выше. Скорее всего, в случае сбоя приложения здесь может потребоваться корректное завершение цикла событий или запуск потоковых задач в безопасном режиме при вызове цикла событий из другого потока.

Async и await

Благодаря своей универсальности и мощности библиотека Asyncio стала основополагающей в Python. Здесь для универсальности, более точного понимания асинхронного кода и разделения методов и генераторов используются ключевые слова async (показывают асинхронность метода) и await (ожидание завершения сопрограммы).

Пример.

Обращение к трем URL-адресам одновременно с использованием библиотеки Asyncio с использованием async. Метод возвращает сопрограмму и она находится в ожидании.
import asyncio import aiohttp urls = [‘https://www.google.com’, ‘https://www.yandex.ru’, ‘https://www.python.org’] async def call_url(url): print(‘Starting {}’.format(url)) response = await aiohttp.get(url) data = await response.text() print(‘{}: {} bytes: {}’.format(url, len(data), data)) return data futures = [call_url(url) for url in urls] loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(futures))