同期プログラミング
同期プログラミングでは、タスクが次々に実行されます。各タスクは、次のタスクが開始される前に完了する必要があります。この線形アプローチは単純ですが、特にファイル読み取り、ネットワーク リクエスト、データベース クエリなどの I/O バウンド操作を扱う場合は非効率になる可能性があります。
import time def task1(): print("Starting task 1...") time.sleep(2) print("Task 1 completed") def task2(): print("Starting task 2...") time.sleep(2) print("Task 2 completed") def main(): task1() task2() if __name__ == "__main__": main()
この例では、タスク 2 が開始される前にタスク 1 が完了する必要があります。合計実行時間は、各タスクにかかった時間の合計です。
非同期プログラミング
非同期プログラミングでは、複数のタスクを同時に実行できるため、特に I/O バウンドのタスクの効率が向上します。 Python の asyncio ライブラリは、非同期プログラミングに必要なツールを提供します。
import asyncio async def task1(): print("Starting task 1...") await asyncio.sleep(2) print("Task 1 completed") async def task2(): print("Starting task 2...") await asyncio.sleep(2) print("Task 2 completed") async def main(): await asyncio.gather(task1(), task2()) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
この例では、task1 と task2 が同時に実行され、合計実行時間が最も長いタスクにかかる時間まで短縮されます。
潜在的なアプリケーション
Web サーバーと API:
- 同期: Flask などの従来の Web フレームワークはリクエストを順番に処理します。これは、多数のリクエストを処理するときにボトルネックになる可能性があります。
- 非同期: FastAPI や aiohttp などのフレームワークは、非同期プログラミングを使用して複数のリクエストを同時に処理し、スループットとパフォーマンスを向上させます。
リアルタイム メッセージング アプリケーション:
- 同期: 各メッセージが順番に処理される場合、リアルタイム メッセージの処理に遅延が生じる可能性があります。
- 非同期: 非同期処理 (WebSocket ライブラリなど) で WebSocket を使用すると、リアルタイムの双方向通信が可能になり、高性能のチャット アプリケーションやライブ通知などが可能になります。
データ処理パイプライン:
- 同期: 大規模なデータセットを順番に処理すると時間がかかることがあります。
- 非同期: 非同期タスクはデータを同時にフェッチ、処理、保存できるため、処理時間を大幅に短縮できます。 aiohttp や aiomysql などのライブラリは、非同期 HTTP リクエストやデータベース操作に使用できます。
ウェブスクレイピング:
- 同期: Web ページを順次取得すると遅くなり、非効率になる可能性があります。
- 非同期: 非同期 HTTP リクエストに aiohttp を使用すると、複数の Web ページを同時に取得でき、Web スクレイピング プロセスが高速化されます。
ファイル I/O 操作:
- 同期: 大きなファイルの読み取り/書き込みを順番に行うと、他の操作がブロックされる可能性があります。
- 非同期: aiofile を使用した非同期ファイル I/O 操作では、他のタスクを同時に実行できるため、パフォーマンスが向上します。
同期と非同期の選択
- 演算負荷が高く、順次実行することでメリットが得られる CPU バウンドのタスクには、同期プログラミングを使用します。
- ネットワーク リクエスト、ファイル I/O、データベース クエリなどの外部リソースの待機が操作に含まれる I/O バウンド タスクには、非同期プログラミングを使用します。
リアルタイムメッセージングアプリケーションの例
バックエンドには FastAPI を、リアルタイム通信には WebSocket を使用して、基本的なリアルタイム メッセージング アプリケーションを作成してみましょう。フロントエンドに Streamlit を使用してメッセージを表示します。
バックエンド (FastAPI + WebSocket)
1.依存関係をインストールします:
pip install fastapi uvicorn Websockets
2.バックエンドコード (backend.py):
from fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect from fastapi.responses import HTMLResponse from typing import List app = FastAPI() class ConnectionManager: def __init__(self): self.active_connections: List[WebSocket] = [] async def connect(self, websocket: WebSocket): await websocket.accept() self.active_connections.append(websocket) def disconnect(self, websocket: WebSocket): self.active_connections.remove(websocket) async def send_message(self, message: str): for connection in self.active_connections: await connection.send_text(message) manager = ConnectionManager() @app.websocket("/ws") async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): await manager.connect(websocket) try: while True: data = await websocket.receive_text() await manager.send_message(data) except WebSocketDisconnect: manager.disconnect(websocket) @app.get("/") async def get(): return HTMLResponse(""" <title>Chat</title> <h1 id="WebSocket-Chat">WebSocket Chat</h1>
フロントエンド (Streamlit)
- 依存関係をインストールします:
pip install streamlit websocket-client
- フロントエンド コード (frontend.py):
import streamlit as st import asyncio import threading from websocket import create_connection, WebSocket st.title("Real-time Messaging Application") if 'messages' not in st.session_state: st.session_state.messages = [] def websocket_thread(): ws = create_connection("ws://localhost:8000/ws") st.session_state.ws = ws while True: message = ws.recv() st.session_state.messages.append(message) st.experimental_rerun() if 'ws' not in st.session_state: threading.Thread(target=websocket_thread, daemon=True).start() input_message = st.text_input("Enter your message:") if st.button("Send"): if input_message: st.session_state.ws.send(input_message) st.session_state.messages.append(f"You: {input_message}") st.subheader("Chat Messages:") for message in st.session_state.messages: st.write(message)
アプリケーションの実行
- FastAPI バックエンドを開始します。
uvicorn backend:app
- Streamlit フロントエンドを起動します。
streamlit run frontend.py
説明
バックエンド (backend.py):
- FastAPI アプリには /ws に WebSocket エンドポイントがあります。
- ConnectionManager は WebSocket 接続を処理し、接続されているすべてのクライアントにメッセージをブロードキャストします。
- ルート エンドポイント (/) は、WebSocket 接続をテストするための単純な HTML ページを提供します。
フロントエンド (frontend.py):
- Streamlit アプリは WebSocket サーバーに接続し、受信メッセージをリッスンします。
- Streamlit アプリのブロックを防ぐために、別のスレッドが WebSocket 接続を処理します。
- ユーザーは入力ボックスを使用してメッセージを送信でき、メッセージは WebSocket サーバーに送信され、チャットに表示されます。
この例では、バックエンドに FastAPI と WebSocket、フロントエンドに Streamlit を使用したシンプルなリアルタイム メッセージング アプリケーションを示します。
以上がPython での同期および非同期プログラミング: 主要な概念と応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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