同時プログラミングおよび非同期プログラミング
コンカレント プログラミング 同時に実行される複数のタスクを処理します。非同期 プログラミングは、タスクが スレッド#をブロックしない コンカレント プログラミングの一種です。 ##。 asyncio は、python の非同期プログラミング用のライブラリで、プログラムがメイン スレッドをブロックせずに I/O 操作を実行できるようにします。
イベントループ
asyncio の中核はイベント ループであり、I/O イベントを監視し、対応するタスクをスケジュールします。コルーチンの準備が完了すると、イベント ループは I/O 操作を待つまでそのコルーチンを実行します。その後、コルーチンを一時停止し、他のコルーチンの実行を継続します。
コルーチンコルーチンは、実行を一時停止および再開できる関数です。 async def キーワードはコルーチンの作成に使用されます。コルーチンは aw
ait キーワードを使用して、I/O 操作が完了するのを待ちます。
asyncio の基本次のコードは、asyncio の基本を示しています:
リーリー 高度な非同期######タスク###### タスクは、asyncio における並列実行の独立した単位です。 asyncio.create_task() 関数はタスクの作成に使用されます。
コルーチン プール
コルーチン プールは、イベント ループによって同時に実行されるコルーチンのグループです。 asyncio.gather() 関数は、すべてのコルーチンの結果を収集するコルーチンを返すコルーチン プールを作成するために使用されます。
######信号処理######asyncio は、シグナルを処理するための asyncio.ensure_future() 関数の使用をサポートしています。これにより、シグナル ハンドラー内でコルーチンを実行できるようになります。
コルーチンをキャンセルコルーチンは、asyncio.Task.cancel() メソッドを呼び出すことでキャンセルできます。コルーチンがキャンセルされると、asyncio.CancelledError 例外が発生します。
デバッグ スキルasyncio.get_event_loop() を使用してイベント ループを取得します
asyncio.gather() を使用してコルーチンの実行を追跡するasyncio.create_task_group() を使用してコルーチン グループを作成し、そのステータスを追跡します
モニタリングとパフォーマンス
- aiomonitor ライブラリを使用して非同期パフォーマンスを監視する
- uvloop ライブラリを使用してイベント ループのパフォーマンスを向上させる
I/O 操作のブロックを回避する
タスクおよびコルーチン プールを使用した並列化- シグナルと例外を適切に処理する
- モニタリングと 最適化
初心者からエキスパートまで
- このガイドでは、初心者から専門家まで、asyncio の包括的な概要を説明します。高度なトピックを練習して探索することで、非同期プログラミングの力をマスターし、
- Python で効率的で応答性の高いアプリケーションを構築できます。
以上がPython asyncio の上級ガイド: 初心者から専門家までの詳細内容です。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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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