この記事では、Python での Tornado の同期および非同期 I/O について紹介します (例付き)。これには特定の参考値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てば幸いです。ヘルプ。
Tornado ではコルーチンが推奨されており、シンプルで効率的な非同期処理コードを開発できます。
同期 I/O と非同期 I/O の比較
ご存知のとおり、CPU の動作効率はディスク ストレージよりも高く、ネットワーク リクエストよりも高いため、CPU の処理とストレージの効率が向上します。データの量、またはネットワーク リクエスト (I/O 操作) のペースが一貫していない場合、この時点で、同期または非同期 I/O 操作を選択できます。
同期 I/O 操作では、I/O 操作が完了するまでプロセスがブロックされますが、
非同期 I/O 操作では、要求元のプロセスはブロックされません。
Tornado 同期 I/O の簡単なコード例:
コード:
#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 は Tornado の同期アクセス HTTP クライアントです。上記コードの synchronous_visit() 関数は、一般的な同期 I/O 操作を使用して URL にアクセスします。この関数の実行時間は、ネットワーク速度と相手サーバーの応答速度に依存します。アクセスが完全に完了した場合のみ実行されます。結果が得られたら、関数は実行を完了できます。
Tornado 非同期 I/O の簡単なコード例:
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 は、Tornado の非同期アクセス HTTP クライアントです。上記のコードの asynchronous_visit() 関数では、サードパーティの Web サイトに非同期にアクセスするために AsyncHTTPClient が使用されます。http_client.fetch() 関数は、実際のアクセスが完了するのを待たずに呼び出し直後に戻り、その結果、asynchronous_visit( )もすぐに実行されます。終了します。実際に URL へのアクセスが完了すると、AsyncHTTPClient はコールバック パラメーターで指定された関数を呼び出し、アクセス結果を処理します。
以上がPython での Tornado の同期および非同期 I/O の概要 (例付き)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。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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