この記事では、200 行のコードを使用して、小型の非同期ノンブロッキング Webフレームワーク: Snow を完成させます。非常に優れた参考値です。
PythonのWebフレームワークTornadoは非同期ノンブロッキングで有名です。この記事では、200 行のコードを使用して、小型の非同期ノンブロッキング Web フレームワーク Snow を完成させます。
1. ソース コード
この記事は、多くの非同期ノンブロッキング Web フレームワークの内部原理である、非同期ノンブロッキング Web フレームワークを実装するためのノンブロッキング ソケットと IO の多重化に基づいています。
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import re import socket import select import time class HttpResponse(object): """ 封装响应信息 """ def init(self, content=''): self.content = content self.headers = {} self.cookies = {} def response(self): return bytes(self.content, encoding='utf-8') class HttpNotFound(HttpResponse): """ 404时的错误提示 """ def init(self): super(HttpNotFound, self).init('404 Not Found') class HttpRequest(object): """ 用户封装用户请求信息 """ def init(self, conn): self.conn = conn self.header_bytes = bytes() self.header_dict = {} self.body_bytes = bytes() self.method = "" self.url = "" self.protocol = "" self.initialize() self.initialize_headers() def initialize(self): header_flag = False while True: try: received = self.conn.recv(8096) except Exception as e: received = None if not received: break if header_flag: self.body_bytes += received continue temp = received.split(b'\r\n\r\n', 1) if len(temp) == 1: self.header_bytes += temp else: h, b = temp self.header_bytes += h self.body_bytes += b header_flag = True @property def header_str(self): return str(self.header_bytes, encoding='utf-8') def initialize_headers(self): headers = self.header_str.split('\r\n') first_line = headers[0].split(' ') if len(first_line) == 3: self.method, self.url, self.protocol = headers[0].split(' ') for line in headers: kv = line.split(':') if len(kv) == 2: k, v = kv self.header_dict[k] = v class Future(object): """ 异步非阻塞模式时封装回调函数以及是否准备就绪 """ def init(self, callback): self.callback = callback self._ready = False self.value = None def set_result(self, value=None): self.value = value self._ready = True @property def ready(self): return self._ready class TimeoutFuture(Future): """ 异步非阻塞超时 """ def init(self, timeout): super(TimeoutFuture, self).init(callback=None) self.timeout = timeout self.start_time = time.time() @property def ready(self): current_time = time.time() if current_time > self.start_time + self.timeout: self._ready = True return self._ready class Snow(object): """ 微型Web框架类 """ def init(self, routes): self.routes = routes self.inputs = set() self.request = None self.async_request_handler = {} def run(self, host='localhost', port=9999): """ 事件循环 :param host: :param port: :return: """ sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.bind((host, port,)) sock.setblocking(False) sock.listen(128) sock.setblocking(0) self.inputs.add(sock) try: while True: readable_list, writeable_list, error_list = select.select(self.inputs, [], self.inputs,0.005) for conn in readable_list: if sock == conn: client, address = conn.accept() client.setblocking(False) self.inputs.add(client) else: gen = self.process(conn) if isinstance(gen, HttpResponse): conn.sendall(gen.response()) self.inputs.remove(conn) conn.close() else: yielded = next(gen) self.async_request_handler[conn] = yielded self.polling_callback() except Exception as e: pass finally: sock.close() def polling_callback(self): """ 遍历触发异步非阻塞的回调函数 :return: """ for conn in list(self.async_request_handler.keys()): yielded = self.async_request_handler[conn] if not yielded.ready: continue if yielded.callback: ret = yielded.callback(self.request, yielded) conn.sendall(ret.response()) self.inputs.remove(conn) del self.async_request_handler[conn] conn.close() def process(self, conn): """ 处理路由系统以及执行函数 :param conn: :return: """ self.request = HttpRequest(conn) func = None for route in self.routes: if re.match(route[0], self.request.url): func = route[1] break if not func: return HttpNotFound() else: return func(self.request) snow.py
2.
from snow import Snow from snow import HttpResponse def index(request): return HttpResponse('OK') routes = [ (r'/index/', index), ] app = Snow(routes) app.run(port=8012)
3. 非同期ノンブロッキング: 待機中 待機モードに基づいてカスタマイズされた操作を完了できます
from snow import Snow from snow import HttpResponse from snow import TimeoutFuture request_list = [] def async(request): obj = TimeoutFuture(5) yield obj def home(request): return HttpResponse('home') routes = [ (r'/home/', home), (r'/async/', async), ] app = Snow(routes) app.run(port=8012)
以上がカスタマイズされた Python 非同期ノンブロッキング Web フレームワークのサンプル コードの詳細内容です。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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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