asyncio はどのように機能しますか?
asyncio は、非同期 I/O のサポートを提供する Python モジュールです。これにより、複数のコルーチンが同時に実行され、単一のイベント ループを共有できます。コルーチンは一時停止および再開できる関数であり、非同期コードの作成に不可欠です。
asyncio は、Python 3.4 と 3.5 の機能を組み合わせてコルーチンを実装します。これらの機能には、コルーチンがデータをやり取りできるようにする yield from や、コルーチンを一時停止および再開できるようにする await が含まれます。
コルーチンに加えて、asyncio はタスクなどの他のオブジェクトも提供します。 、先物、イベントループ。タスクはコルーチンをラップするオブジェクトであり、キャンセル機能などの追加機能を多数提供します。 Future は非同期操作の結果を表すオブジェクトであり、操作が完了するのを待つために使用できます。イベント ループは、コルーチンとタスクの実行を駆動するオブジェクトです。
asyncio のイベント ループは、プログラムが複数のイベントの発生を待機できるようにするシステム コールである select 関数に基づいています。イベントが発生すると、select は読み取りまたは書き込みの準備ができているソケットのセットを返します。 asyncio は、この情報を使用して、適切なコルーチンとタスクの実行をスケジュールします。
asyncio は、Python で非同期コードを作成するための強力なツールです。 Web サーバー、ネットワーク サーバー、分散システムなど、さまざまなアプリケーションの作成に使用できます。
以上がasyncio はどのようにして Python で同時実行を可能にするのでしょうか?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。

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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

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Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

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inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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