Python 3.5에서 wait를 사용하지 않는 시기와 시기
Python 3.5에서 asyncio를 사용하는 비동기 프로그래밍에서는 Wait 사용에 관해 신중한 고려가 필요합니다. 다음은 wait를 언제 활용하고 언제 자제해야 하는지에 대한 자세한 가이드입니다:
await 사용 시기
- I/O 작업: 일반적으로 네트워크 요청, 파일 읽기/쓰기 또는 데이터베이스 상호 작용과 같은 모든 I/O 작업에 대기를 사용해야 합니다. 이러한 작업은 일반적으로 완료하는 데 상당한 시간이 걸리며, wait를 사용하면 I/O 작업이 완료될 때까지 기다리는 동안 코드에서 제어권을 양보하고 다른 작업을 수행할 수 있습니다.
대기
- 순수 Python 계산: 순전히 계산 작업을 수행하는 작업 Python 내에서 수학적 계산이나 문자열 조작과 같은 작업에는 Wait를 사용할 필요가 없습니다. 비동기 프로그래밍은 결과를 기다리는 것이 제한 요소인 I/O 바인딩 작업을 위해 설계되었습니다.
추가 고려 사항
- 긴 동기 작업 방지: 비동기 코드 내에서 긴 동기 작업을 피하는 것이 중요합니다. 대략 50ms보다 오래 걸리는 작업은 프로그램의 다른 비동기 작업을 차단할 수 있습니다.
- 장기 동기 작업에 다중 처리 사용: 장기 실행 동기 작업이 불가능한 경우 병렬화된 경우 ProcessPoolExecutor를 사용하여 별도의 프로세스에서 실행하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 기본 프로세스에서 비동기 작업을 차단하는 것을 방지할 수 있습니다.
- I/O 바인딩된 동기 작업에 스레딩 사용: HTTP와 같이 I/O 바인딩된 동기 작업의 경우 요청이 있는 경우 ThreadPoolExecutor를 사용하여 다중 처리 오버헤드를 방지하고 성능을 향상할 수 있습니다.
핵심은 대기를 사용하는 것임을 기억하세요. 차단 작업을 줄이고 동시성을 향상시켜 프로그램에 도움이 됩니다. 위에 설명된 지침을 주의 깊게 고려하면 Python 3.5에서 비동기 프로그래밍의 기능을 효과적으로 활용할 수 있습니다.
위 내용은 Python 3.5 비동기 프로그래밍에서 언제 `await`를 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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