


Introduction aux E/S synchrones et asynchrones de Tornado en python (avec exemples)
Cet article vous présente une introduction aux E/S synchrones et asynchrones de Tornado en python (avec des exemples). Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Coroutine est une méthode de programmation recommandée dans Tornado. L'utilisation de coroutine permet de développer un code de traitement asynchrone simple et efficace.
Comparaison des E/S synchrones et asynchrones
Comme nous le savons tous, l'efficacité de fonctionnement du CPU est supérieure à celle du stockage sur disque et supérieure aux requêtes réseau, ce qui conduit au traitement et au stockage du CPU de données ou Le rythme des requêtes réseau (opérations d'E/S) est incohérent. À l'heure actuelle, vous pouvez choisir des opérations d'E/S synchrones ou asynchrones.
Les opérations d'E/S synchrones entraîneront le blocage du processus jusqu'à ce que l'opération d'E/S soit terminée ;
Les opérations d'E/S asynchrones n'entraîneront pas le blocage du processus demandeur.
Exemple de code simple pour les E/S synchrones Tornado :
Code :
#导入Tornado的HTTP客户端 from tornado.httpclient import HTTPClient def synchronous_visit(): http_client=HTTPClient() #阻塞,知道对网址访问完成 respone=http_client.fetch("http://www.baidu.com") print(respone.body) synchronous_visit()
HTTPClient est le client HTTP d'accès synchrone de Tornato. La fonction synchronous_visit() dans le code ci-dessus utilise une opération d'E/S synchrone typique pour accéder à l'URL. Le temps d'exécution de cette fonction dépend de la vitesse du réseau et de la vitesse de réponse du serveur de l'autre partie. Uniquement lorsque l'accès est complètement terminé. et le résultat est obtenu, la fonction peut Exécution terminée.
Exemple de code simple d'E/S asynchrones de Tornado :
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient def handle_response(response): print(response.body) def asyncronous_visit(): http_client=AsyncHTTPClient() http_client.fetch("http://www.baoidu.com",callback=handle_response)
AsyncHTTPClient est le client HTTP d'accès asynchrone de Tornado. Dans la fonction asynchronous_visit() dans le code ci-dessus, AsyncHTTPClient est utilisée pour accéder de manière asynchrone au site Web tiers. La fonction http_client.fetch() reviendra immédiatement après l'appel sans attendre la fin de l'accès réel, ce qui entraînera asynchronous_visit(. ) étant également exécuté immédiatement. Lorsque l'accès à l'URL est effectivement terminé, AsyncHTTPClient appellera la fonction spécifiée par le paramètre de rappel, dans laquelle les résultats de l'accès pourront être traités.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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