Дмитрий Шицков

Вот все решения которые пришли в голову от простого и правильного к нетипичному.

1. Не использовать новые потоки, потому что код и так асинхронный
   
2. Сделать функцию aaa синхронной - проблема с запуском нового потока уйдет
   
3. Если aaa невозможно изменить - нужно сделать обертку в виде синхронной функции (или декоратора), в который создать новый eventloop (предположим используется asyncio)
   

def wrapper(*args, **kwargs):
    loop = asyncio.new_event_loop()
    asyncio.set_event_loop(loop)
    loop.run_until_complete(aaa(*args, **kwargs))
    loop.close()

Нужно удвоить слеши, так как их экранирование требуется и в json.

>>> data = {"path": r"C:\Test\123"}
>>> data
{'path': 'C:\\Test\\123'}
>>> print(json.dumps(data))
{"path": "C:\\Test\\123"}

Ввиду отсутствия какой-либо синхронизации потоков, работающих с одним и тем же объектом, результат получается неопределен.
В представленном коде запускаются 2 потока подряд, без ожидания завершения каждого из них. А результат, вероятно, проверялся в главном потоке, пока оба потока ещё работали.

data = programs_dict
Или
data = subkey_dict
Ну или... Откуда нам знать чему ваша data равняться должна...

1. При использовании транзакции, в сентри попадет информация о времени исполнения части кода и операции от открытия этой транзакции до закрытия. Но операция может состоять из множества "тяжелых" секций кода, каждую из которых можно замерить отдельно в рамках транзакции, создав span. Т.е. транзакция может включать несколько span как дочерние операции для детализации происходящего процесса. К примеру, в транзакции "запрос на получение данных" длительностью 15 мс. может иметь span "запрос в БД" с длительностью 5 мс.
   
2. Воспользуйтесь первыми двумя примерами - создавайте транзакцию перед вызовом обработки каждого из запросов (1ый пример) и добавляйте к транзакции span'ы по необходимости(2ой пример). Если у вашего сервиса одна точка входа - grpc, то у вас всегда ситуация определена. Входящие запросы гарантировано создадут транзакцию, которую будет использовать весь остальной код.
   
3. Да, если если dsn указан корректно.
   

Не забудьте понизить traces_sample_rate для продакшена, чтобы это не сказалось на производительности сервиса.

Можно использовать numpy.format_float_positional

>>> numpy.format_float_positional(0.000000054321654321)
'0.000000054321654321'
>>> numpy.format_float_positional(0.00000005)
'0.00000005'
>>> numpy.format_float_positional(0.1)
'0.1'
>>> numpy.format_float_positional(4.5678e-20)
'0.000000000000000000045678'

Источник ответа: https://stackoverflow.com/a/55307784

Можно использовать numpy

import numpy as np

numbers = '00151', '14314', '00001', '01385', '64987', '62854', '00064', '00025', '00006', '12202', '06172', '57800'

for n in numbers:
    print(np.int16(n))

Не совсем питон, но в Ansible есть модули для управления службами и брандмауэром

Вот отличный пример
https://stackoverflow.com/a/52615705

В snake помещена ссылка на current, поэтому изменение current приводит к изменениям значения в snake.
Исправлением послужит помещение копии current в snake.

>>> current = [1,1]
>>> snake = []
>>> snake.append(current.copy())
>>>
>>> snake
[[1, 1]]
>>> current[1] += 1
>>>
>>> current
[1, 2]
>>> snake
[[1, 1]]
>>>

Рекомендация soremix корректная. Удачный запрос:

import requests
url = 'https://gitlab.com/api/v4/projects/123/repository/commits'
data = {"branch": "main", "commit_message": "create", "actions": [{"action": "create", "file_path": "1.json", "content": "test"}]}
headers={'PRIVATE-TOKEN': 'token'}

res = requests.post(url, headers=headers, json=data)

Важный момент - action create возвращает 400 если файл уже существует в репозитории

print(', '.join((str(n) for n in numbers)))