###############ビルダー### ジェネレーターは一連の値を生成する
python 関数ですが、標準関数とは異なり、ジェネレーターは実行状態を記憶しており、呼び出されたときに実行を再開できます。これにより、ジェネレーターは実行を一時停止し、外部イベント (I/O 操作など) が完了するまで待機し、イベントの完了後に実行を再開できるため、非同期プログラミングに最適です。
コルーチン コルーチンは、双方向通信をサポートする特殊なタイプのジェネレーターです。コルーチンは、それ自体の実行を一時停止して、他のコルーチンを実行させることができます。他のコルーチンが完了すると、自身の実行を再開し、一時停止したところから続行できます。コルーチンは、複数の小さな部分に分割して並列実行できるため、複雑なタスクや 同時実行タスクの処理に最適です。
非同期フレームワークasync フレームワーク は、非同期コードを記述するためのより高いレベルの抽象化を提供します。これらのフレームワークは通常、ジェネレーターやコルーチンなどの基礎となるメカニズムをカプセル化し、使いやすい API を提供します。人気のある Python 非同期フレームワークには、次のようなものがあります。
asyncio ###竜巻### ###トリオ### 非同期 asyncio は、Python 標準ライブラリの非同期プログラミング用のフレームワークです。これは、同時イベントの実行を制御するメカニズムであるイベント ループに基づいています。 asyncio は、非同期コードを記述するためのシンプルな API を提供し、I/O 操作、タイマー、コールバックなどの一般的なタスクを処理します。 ######竜巻### Tornado は、軽量の非同期
WEB- フレームワークです。これは asyncio に基づいており、高パフォーマンスの Web サーバーとクライアントを作成するためのシンプルで使いやすい API を提供します。 Tornado は、サーバーとクライアント間の双方向のリアルタイム通信を可能にするテクノロジーである
- websocket と Comet もサポートしています。 ######トリオ### Trio は、 セキュリティ
- 、信頼性、パフォーマンスを目的として設計された非同期フレームワークです。チャネルベースの同時実行モデルを使用し、非同期コードを作成するための簡潔かつ強力な API を提供します。 Trio は、高い同時実行性と複雑なタスクを処理する必要があるアプリケーションに最適です。
- 非同期フレームワークの選択
非同期プログラミングの利点
非同期プログラミングには、次のような多くの利点があります。並列性: 非同期プログラムは複数のコアでタスクを同時に実行できるため、パフォーマンスが向上します。 応答性: 非同期プログラムはブロックしないため、応答性を低下させることなく、I/O 操作などの外部イベントに応答できます。
スケーラビリティ: 非同期プログラムは、パフォーマンスのボトルネックを発生させることなく、多数の同時接続やリクエストを処理するために簡単に拡張できます。 リソースの使用率: 非同期プログラムはブロックしないため、システム リソースを効率的に利用でき、多数の スレッド
やプロセスを作成する必要がありません。非同期プログラミングの課題
非同期プログラミングには、次のようないくつかの課題もあります。
複雑さ:- 非同期コードは、同期コードよりも複雑で理解しにくい場合があります。
- デバッグの難しさ: 非同期コードのデバッグは、同時実行とイベントの順序を考慮する必要があるため、難しい場合があります。
- ライブラリの依存関係: 非同期プログラミングでは多くの場合、サードパーティのライブラリまたはフレームワークの使用が必要になるため、追加の依存関係やメンテナンスのオーバーヘッドが発生する可能性があります。
- ######結論は### 非同期プログラミングは、Python プログラムのパフォーマンス、応答性、およびスケーラビリティを向上させる強力な手法です。ジェネレーター、コルーチン、および非同期フレームワークを使用することにより、開発者 は、同期プログラミングに関連するブロッキングやその他の問題に遭遇することなく、同時アプリケーションを作成できます。
以上が非同期プログラミングの宮殿: Python の同時実行の秘密を発見するの詳細内容です。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。

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。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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