コルーチンとも呼ばれる非同期関数は、実行中に一時停止したり再開したりできる関数です。 Python では、asyncio モジュールは、一時停止および再開できる特別な関数であるコルーチンを使用して同時コードを作成するための強力なフレームワークを提供します。この記事では、asyncio を使用して Python で 2 つの非同期関数を永久に実行する方法を検討します。
非同期関数
非同期関数はコルーチンとも呼ばれ、実行中に一時停止したり再開したりできる関数です。メインスレッドをブロックすることなくコードを同時実行できるため、システム リソースを効率的に使用できます。
Python で非同期関数を定義するには、def ステートメントの前に async キーワードを使用します。非同期関数では、await キーワードを使用して実行を一時停止し、別の非同期関数またはコルーチンが完了するのを待つことができます。
方法 1 - asyncio モジュールを使用する
Python の asyncio モジュールは、コルーチンを使用したシングルスレッドの同時コードの作成、ソケットやその他のリソースを介した I/O アクセスの多重化、ネットワーク クライアントとサーバーの実行、およびその他の関連操作のためのフレームワークを提供します。これにより、構造化され組織化された方法で非同期コードを作成できるようになります。 ###文法### リーリー ###例###以下の function1 の例では、「Function 1」を出力し、await asyncio.sleep(1) を使用して 1 秒間一時停止する無限ループがあります。同様に、function2 には、「Function 2」を出力して 2 秒間停止する無限ループがあります。 main 関数で asyncio.gather(function1(), function2()) を呼び出すことで、両方の関数を同時に実行するようにイベント ループに指示します。 asyncio.gather 関数は、これら 2 つの関数をインターリーブ方式でスケジュールおよび実行する役割を果たします。 Python スクリプトを実行すると、イベント ループが無限に実行され、function1 と function2 が繰り返し実行されます。出力はこの動作を示しており、両方の関数からのメッセージがそれぞれの時間間隔に基づいて交互に出力されます。
rree ###出力### リーリー方法 1 - スレッドを使用する
スレッドは軽量であり、複数のタスクを 1 つのプロセスで同時に実行できます。この方法では、スレッド モジュールを利用して 2 つの非同期関数を永久に実行します。
###文法### リーリー ###例###以下の例には、async_function1 と async_function2 という 2 つの非同期関数があります。
async_function1 time.sleep(1) を使用して、「非同期関数 1」を毎秒出力します。
async_function2 は、time.sleep(2) を使用して、2 秒ごとに「Async function 2」を出力します。
- async_function1 と async_function2 に対して、それぞれ thread1 と thread2 という 2 つのスレッドを作成します。 thread モジュールの Thread クラスは、スレッドの作成と管理に使用されます。次に、start() メソッドを使用して 2 つのスレッドを開始します。これにより、別のスレッドで非同期関数の実行が開始され、それらを同時に実行できるようになります。
-
リーリー
###出力###
この例の出力では、「非同期関数 1」が 1 秒ごとに、「非同期関数 2」が 2 秒ごとに連続して出力されます。このコードは 2 つのスレッドを開始し、それぞれが独自の非同期関数を実行します。メインスレッドは無限ループを通じて存続し、他のスレッドが無限に実行できるようにします。
リーリー 方法 3 - サブプロセスを使用する -
サブプロセスは、Python プログラムで作成および管理できる独立したプロセスです。この方法では、subprocess モジュールを使用して 2 つの非同期関数を永久に実行します。
###文法### リーリー ###ここ、###
このパラメータは、実行するコマンドを指定します。文字列または一連の文字列を指定できます。
bufsize:
このパラメータは、I/O 操作に使用されるバッファ サイズを示します。デフォルト値は -1 で、システムのデフォルトのバッファ サイズを使用することを意味します。
bufsize:
- このパラメータは、I/O 操作に使用されるバッファ サイズを示します。デフォルト値は -1 で、システムのデフォルトのバッファ サイズを使用することを意味します。
-
###例### この例には、async_function1 と async_function2 という 2 つの同一の非同期関数があります。
async_function1 time.sleep(1) を使用して、「非同期関数 1」を毎秒出力します。
async_function2 は、time.sleep(2) を使用して、2 秒ごとに「Async function 2」を出力します。 -
subprocess モジュールの subprocess.Popen クラスを使用して、スレッドの代わりにサブプロセスを作成します。各子プロセスは、対応する非同期関数を実行する個別の Python プロセスを実行することによって作成されます。サブプロセスは subprocess.Popen コンストラクターを使用して作成され、Python コマンドを渡して必要な関数を実行します。たとえば、['python', '-c', 'from module import async_function1; async_function1()'] は、別の Python プロセスから async_function1 を実行します。
リーリー ###出力### この例の出力では、「非同期関数 1」が 1 秒ごとに、「非同期関数 2」が 2 秒ごとに連続して出力されます。このコードは 2 つの子プロセスを作成し、それぞれが独自の非同期関数を実行します。メインプロセスは無限ループによって維持され、子プロセスが無限に実行できるようになります。
Async function 1 Async function 1 Async function 2 Async function 1 Async function 1 Async function 2 Async function 1 Async function 1 Async function 2
结论
在本文中,我们讨论了如何使用 Python 中的 asyncio 模块在 Python 中永久运行两个异步函数。使用 asyncio 进行异步编程为编写高性能和响应式 Python 应用程序开辟了新的可能性。通过利用异步函数和事件循环,您可以利用并发的力量并有效地管理多个任务。
以上がPython で 2 つの非同期関数を永久に実行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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