はじめに
「Python」というと、リスト内包表記や辞書内包表記などの内包表記が Python の機能です。
これは、他の多くの言語とは異なり、ループを実行する方法の 1 つです。
Asyncio を使用すると、非同期内包表記を使用できます。
非同期内包表記を使用すると、「async for」式を通じて非同期ジェネレーターと非同期イテレーターをトラバースできます。
1. 非同期導出とは
非同期導出は、従来の導出の非同期バージョンです。 Asyncio は、「async for」内包表記と「await」内包表記の 2 種類の非同期内包表記をサポートしています。
それぞれを検討する前に、まず古典的な導出を確認しましょう。
2. 内包表記
内包表記を使用すると、リスト、辞書、セットなどのデータ コレクションを簡潔な方法で作成できます。リスト内包表記を使用すると、新しいリスト式内の for 式からリストを作成できます。
... # create a list using a list comprehension result = [a*2 for a in range(100)]
は、辞書とセットを作成するための内包表記もサポートしています。
... # create a dict using a comprehension result = {a:i for a,i in zip(['a','b','c'],range(3))} # create a set using a comprehension result = {a for a in [1, 2, 3, 2, 3, 1, 5, 4]}
3. 非同期内包表記
非同期内包表記では、非同期反復可能オブジェクトで「async for」式を使用してリスト、セット、または辞書を作成できます。
... # async list comprehension with an async iterator result = [a async for a in aiterable]
これにより、必要に応じてコルーチンまたはタスクが作成およびスケジュールされ、その結果がリストに追加されます。
「async for」式はコルーチンとタスクでのみ使用できることを思い出してください。
また、非同期イテレータは待機可能なオブジェクトを生成するイテレータであることを思い出してください。
「async for」式を使用すると、呼び出し元は待機オブジェクトの非同期反復子を反復処理し、各オブジェクトから結果を取得できます。
内部的には、async for ループは必要に応じて待機可能な各ディスパッチ コルーチンを自動的に解析または待機します。
非同期ジェネレーターは、非同期イテレーターのメソッドを自動的に実装し、非同期導出にも使用できます。
... # async list comprehension with an async generator result = [a async for a in agenerator]
4. 導出待ち
「wait」式は、導出待ちと呼ばれるリスト、セット、または辞書内包表記でも使用できます。
非同期導出と同様、非同期コルーチンまたはタスクでのみ使用できます。
これにより、一連の待機可能なオブジェクトを一時停止して待機することにより、リストなどのデータ構造を作成できます。
... # await list compression with a collection of awaitables results = [await a for a in awaitables]
これは、各待機可能なオブジェクトを順番に待機することにより、結果のリストを作成します。
現在のコルーチンは、待機可能なオブジェクトを順番に実行するために一時停止されます。これは、asyncio.gather() を使用してオブジェクトを同時に実行するのとは異なり、速度が遅くなる可能性があります。
以上がPython 非同期派生を適用する方法の詳細内容です。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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