Python の非同期プログラミングの秘密: コルーチンによる成果

コルーチンの基本原則 コルーチン関数はジェネレーター関数とも呼ばれ、実行を一時停止して値を返す特別な関数です。実行を継続するとき、コルーチン関数は yield ステートメントを使用して呼び出し元に値を送信し、それ自体を一時停止します。呼び出し元は、next() メソッドを呼び出してコルーチン関数によって返される次の値を取得することで、後でコルーチン関数の実行を再開できます。

python では、コルーチンは async def キーワードを使用して宣言され、その実行は awai<strong class="keylink">t</strong> キーワードを使用して一時停止されます。 。 await ステートメントは制御をイベント ループに戻し、他のコルーチンまたはタスクを実行できるようにします。一時停止されたタスクが完了すると、イベント ループは一時停止されたコルーチン関数の実行を自動的に再開します。

イベントループ イベント ループは、非同期イベントを処理するための Python の重要なコンポーネントです。イベント キューを継続的にポーリングし、キュー内のイベントに反応します。コルーチン関数が実行を一時停止すると、コルーチン関数自体がイベント キューに追加されます。イベント ループは、Network リクエストやタイマー イベントなどのキュー内のイベントを処理し、イベントの完了後にコルーチン関数の実行を再開します。

コルーチンの利点 非同期プログラミングにコルーチンを使用する には、次のような多くの利点があります。

ノンブロッキング:
• コルーチンにより、メイン スレッド をブロックすることなく、タスクの 同時実行が可能になります。これは、多数のリクエストまたはイベントを同時に処理する必要があるアプリケーションにとって重要です。 高パフォーマンス:
コルーチンは、スレッド作成とコンテキスト切り替えのオーバーヘッドを回避し、それによってアプリケーションの全体的なパフォーマンスを向上させます。
• スケーラビリティ:
コルーチンは、コードを大幅に変更することなく、多数の同時接続やタスクを処理できるように簡単にスケーリングできます。
• 保守性:
コルーチンを使用して作成された非同期コードは、一般に、スレッドやコールバックを使用するよりも理解しやすく、保守しやすいです。
高度なコルーチン テクノロジー

基本的なコルーチンに加えて、Python は非同期プログラミングの機能をさらに強化する一連の高度なコルーチン テクノロジも提供します。これらのテクノロジーには次のものが含まれます:

async/await:

• async/await 構文は Python 3.5 で導入され、よりクリーンで使いやすいコルーチン構文を提供します。 asyncio:
async
• io は、ソケット、プロセス、イベント ループのサポートを提供する Python の標準非同期 I/O ライブラリです。 コルーチン プール:
コルーチン プールは、同時に実行されるコルーチンの数が事前定義された制限を超えないようにするために、コルーチンの実行を管理できます。
実際の応用

コルーチンは、次のようなさまざまな分野で広く使用されています。

Web フレームワーク:

非同期

WEB
• Framework (flask や Django など) はコルーチンを使用して処理します同時 Http リクエスト。 データ処理: コルーチンを使用して
ビッグ データ
• セットを並列処理し、データ処理速度を向上させることができます。 ネットワーク プログラミング: コルーチンは、非同期ネットワーク
サーバー
• とクライアントを確立し、高パフォーマンスのネットワーク通信を実現するために使用されます。 機械学習: コルーチンを使用すると、
機械学習
• モデルのトレーニングと推論プロセスを高速化できます。 ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃ コルーチンは Python の非同期プログラミングの基礎であり、開発者はコルーチンを使用して高性能で同時実行性の高いアプリケーションを作成できます。コルーチンを通じて、開発者はイベント ループを最大限に活用し、ノンブロッキングな方法で同時タスクを効率的に処理できます。高度なコルーチン テクノロジにより、コルーチンの機能がさらに強化され、コルーチンは幅広いアプリケーション ドメインで価値のある ツール になります。

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