Wann und wann nicht Wait in Python 3.5 eingesetzt werden sollte
Asynchrone Programmierung mit Asyncio in Python 3.5 erfordert eine sorgfältige Überlegung hinsichtlich der Verwendung von Wait. Hier finden Sie eine detaillierte Anleitung dazu, wann Sie „wait“ verwenden und wann Sie es unterlassen sollten:
Wann Sie „await“ verwenden sollten
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E/A-Vorgänge: Im Allgemeinen sollte „await“ für alle E/A-Vorgänge verwendet werden, z. B. Netzwerkanforderungen, Lese-/Schreibvorgänge für Dateien oder Datenbankinteraktionen. Die Ausführung dieser Vorgänge nimmt in der Regel viel Zeit in Anspruch, und die Verwendung von „await“ ermöglicht es Ihrem Code, die Kontrolle abzugeben und andere Aufgaben auszuführen, während er auf den Abschluss des E/A-Vorgangs wartet.
Wenn nicht Verwendung von „wait“
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Reine Python-Berechnungen: Operationen, die rein rechnerische Aufgaben in Python ausführen, wie etwa mathematische Berechnungen oder String-Manipulationen, erfordern nicht die Verwendung von „await“. Asynchrone Programmierung ist für I/O-gebundene Vorgänge konzipiert, bei denen das Warten auf Ergebnisse der limitierende Faktor ist.
Zusätzliche Überlegungen
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Vermeiden Sie lange synchrone Vorgänge: Es ist wichtig, langwierige synchrone Vorgänge innerhalb des asynchronen Codes zu vermeiden. Jeder Vorgang, der länger als 50 ms (ungefähr) dauert, kann andere asynchrone Aufgaben in Ihrem Programm blockieren.
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Verwenden Sie Multiprocessing für lange synchrone Vorgänge: Wenn Sie lang laufende synchrone Vorgänge haben, ist dies nicht möglich parallelisieren, sollten Sie erwägen, sie in einem separaten Prozess mit ProcessPoolExecutor auszuführen. Dadurch wird verhindert, dass sie asynchrone Vorgänge im Hauptprozess blockieren.
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Verwenden Sie Threading für E/A-gebundene synchrone Vorgänge: Für synchrone Vorgänge, die E/A-gebunden sind, wie z. B. HTTP Anfragen kann ThreadPoolExecutor verwendet werden, um Mehrverarbeitungsaufwand zu vermeiden und die Leistung zu verbessern.
Denken Sie daran: Der Schlüssel liegt darin, „await“ dort zu verwenden, wo es Ihrem Programm zugute kommt, indem es Blockierungsvorgänge reduziert und die Parallelität verbessert. Durch sorgfältige Beachtung der oben aufgeführten Richtlinien können Sie die Leistungsfähigkeit der asynchronen Programmierung in Python 3.5 effektiv nutzen.
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