Python 요청을 사용한 비동기 요청
Python 요청 라이브러리는 비동기 모듈을 통해 편리한 비동기 요청 처리를 제공합니다. 비동기식 요청을 실행하고 각 응답의 콘텐츠를 검색하려면 다음 단계를 따르세요.
- 각 응답을 처리하는 함수를 정의하세요. 이 함수에서는 응답 개체에 액세스하고 해당 콘텐츠에 대해 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.
- hooks 매개변수를 사용하여 정의된 함수를 요청에 이벤트 후크로 추가합니다. 요청이 완료되면 후크가 자동으로 트리거됩니다.
- 비동기적으로 실행하려는 모든 요청이나 작업을 저장하는 목록을 만듭니다.
- async.map()을 사용하세요. 요청 목록을 비동기적으로 실행하는 함수입니다.
예를 들어 다음 코드를 살펴보세요. snippet:
from requests import async urls = [ 'http://python-requests.org', 'http://httpbin.org', 'http://python-guide.org', 'http://kennethreitz.com' ] def do_something(response): print(response.url) async_list = [] for u in urls: action_item = async.get(u, hooks={'response': do_something}) async_list.append(action_item) async.map(async_list)
이 코드는 지정된 URL에 대한 요청을 비동기적으로 실행하고 각 응답의 URL을 콘솔에 인쇄합니다.
위 내용은 Python\의 `요청` 라이브러리를 사용하여 어떻게 비동기 요청을 할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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