Asynchrone Python-Programmierung: Eine Möglichkeit, effiziente Parallelität in asynchronem Code zu erreichen

1. Warum asynchrone Programmierung verwenden?

Traditionelle Programmierung verwendet blockierende E/A, was bedeutet, dass das Programm auf den Abschluss eines Vorgangs wartet, bevor es fortfährt. Dies funktioniert möglicherweise gut für eine einzelne Aufgabe, kann jedoch dazu führen, dass das Programm bei der Verarbeitung einer großen Anzahl von Aufgaben langsamer wird.

Asynchrone Programmierung durchbricht die Einschränkungen herkömmlicher blockierender E/A. Sie verwendet nicht blockierende E/A, was bedeutet, dass das Programm Aufgaben zur Ausführung auf verschiedene Threads oder Ereignisschleifen verteilen kann, ohne auf den Abschluss der Aufgabe warten zu müssen. Dadurch kann das Programm mehrere Aufgaben gleichzeitig bearbeiten und so die Leistung und Effizienz des Programms verbessern.

2. PythonGrundlagen der asynchronen Programmierung

PythonDie Grundlage der asynchronen Programmierung sind Coroutinen und Ereignisschleifen. Coroutinen sind Funktionen, die es einer Funktion ermöglichen, zwischen Anhalten und Wiederaufnehmen zu wechseln. Die Ereignisschleife ist dafür verantwortlich, Coroutinen so zu planen, dass sie gleichzeitig ausgeführt werden können. In Python können Sie die beiden Schlüsselwörter async und aw

ai

t verwenden, um asynchronen Code zu schreiben. Das Schlüsselwort async wird verwendet, um eine asynchrone Funktion zu definieren, während das Schlüsselwort await verwendet wird, um die Funktion anzuhalten, bis ein Vorgang abgeschlossen ist. async和aw<strong class="keylink">ai</strong>t两个关键字来编写异步代码。async关键字用于定义异步函数，而await

3. Beispiele für asynchrone Programmierung

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der asynchronen Python-Programmierung zum Ausführen einer

Netzwerk-Anfrage:

import asyncio

async def fetch_url(url):
async with aioHttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()

async def main():
tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
for response in responses:
print(response)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

In diesem Beispiel definieren wir eine asynchrone Funktion

um mehrere Netzwerkanfragen gleichzeitig auszuführen. Auf diese Weise können wir mehrere Netzwerkanfragen parallel verarbeiten und die Leistung und Effizienz des Programms verbessern. fetch_url来执行网络请求，然后在一个事件循环中使用asyncio.gather

4. Vorsichtsmaßnahmen für die asynchrone Programmierung

Beim Schreiben von asynchronem Code müssen Sie die folgenden Punkte beachten:

Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige asynchrone Bibliothek verwenden. Python bietet eine Vielzahl asynchroner Bibliotheken wie Asyncio, Twisted, Gevent usw. Es ist sehr wichtig, eine leistungsstarke und gut dokumentierte asynchrone Bibliothek auszuwählen.
Vermeiden Sie die Verwendung von Blockierungscode. Die Verwendung von Blockierungscode in asynchronem Code kann zu Leistungseinbußen in Ihrem Programm führen. Verwenden Sie daher nach Möglichkeit nicht blockierende Alternativen.
Verwalten Sie Coroutinen sorgfältig. Die Anzahl der Coroutinen kann schnell wachsen, daher müssen Coroutinen sorgfältig verwaltet werden, um Speicherverluste oder Leistungsprobleme zu vermeiden.
Schreiben Sie asynchronen Code, der
4. testbar ist. Das Testen von asynchronem Code kann komplexer sein als bei herkömmlichem Code. Berücksichtigen Sie daher beim Schreiben von asynchronem Code die Durchführbarkeit von Tests.

5.

Zusammenfassung

Asynchrone Programmierung ist eine leistungsstarke Technik, die die Leistung und Effizienz von Python-Programmen verbessern kann. Durch die Verwendung von Coroutinen und Ereignisschleifen können wir Code schreiben, der mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführt und so die Nutzung von Computerressourcen maximiert. Beim Schreiben von asynchronem Code müssen jedoch einige Überlegungen berücksichtigt werden, um die Korrektheit und Leistung des Codes sicherzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAsynchrone Python-Programmierung: Eine Möglichkeit, effiziente Parallelität in asynchronem Code zu erreichen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!