마지막 IoP 업데이트 이후 오랜 시간이 흘렀습니다. 따라잡자!
IoP 명령줄 인터페이스에 중요한 개선 사항이 추가되었습니다.
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이름 변경: 프로젝트의 새로운 브랜드에 맞춰
grongier.pex
모듈의 이름이iop
으로 변경되었습니다. - 비동기 지원: 이제 IoP는 비동기 기능과 코루틴을 완벽하게 지원합니다.
프로젝트 이름 바꾸기
grongier.pex
모듈은 이전 버전과의 호환성을 위해 계속 액세스할 수 있지만 향후 릴리스에서는 제거될 예정입니다. 새로운 개발에는 iop
모듈을 사용하세요.
비동기 기능
IoP는 오랫동안 비동기 호출을 지원해 왔지만 이전에는 비동기 함수와 코루틴을 직접 사용할 수 없었습니다. 이 새로운 기능을 탐색하기 전에 InterSystems IRIS 내에서 비동기 호출이 어떻게 작동하는지 검토하고 두 가지 예를 살펴보겠습니다.
기존 비동기 호출
이는 전통적인 접근 방식을 보여줍니다.
from iop import BusinessProcess from msg import MyMessage class MyBP(BusinessProcess): def on_message(self, request): msg_one = MyMessage(message="Message1") msg_two = MyMessage(message="Message2") self.send_request_async("Python.MyBO", msg_one, completion_key="1") self.send_request_async("Python.MyBO", msg_two, completion_key="2") def on_response(self, request, response, call_request, call_response, completion_key): if completion_key == "1": self.response_one = call_response elif completion_key == "2": self.response_two = call_response def on_complete(self, request, response): self.log_info(f"Received response one: {self.response_one.message}") self.log_info(f"Received response two: {self.response_two.message}")
이는 IRIS의 비동기 호출 동작을 반영합니다. send_request_async
는 비즈니스 운영에 요청을 보내고 on_response
는 수신된 응답을 처리합니다. completion_key
응답을 차별화합니다.
동기식 다중 요청 기능
완전히 새로운 것은 아니지만 여러 동기식 요청을 동시에 보내는 기능은 주목할 만합니다.
from iop import BusinessProcess from msg import MyMessage class MyMultiBP(BusinessProcess): def on_message(self, request): msg_one = MyMessage(message="Message1") msg_two = MyMessage(message="Message2") tuple_responses = self.send_multi_request_sync([("Python.MyMultiBO", msg_one), ("Python.MyMultiBO", msg_two)]) self.log_info("All requests have been processed") for target, request, response, status in tuple_responses: self.log_info(f"Received response: {response.message}")
이 예에서는 동일한 비즈니스 운영에 두 개의 요청을 동시에 보냅니다. 응답은 각 호출에 대한 대상, 요청, 응답 및 상태를 포함하는 튜플입니다. 이는 요청 순서가 중요하지 않을 때 특히 유용합니다.
비동기 함수 및 코루틴
IoP에서 비동기 기능과 코루틴을 활용하는 방법은 다음과 같습니다.
import asyncio from iop import BusinessProcess from msg import MyMessage class MyAsyncNGBP(BusinessProcess): def on_message(self, request): results = asyncio.run(self.await_response(request)) for result in results: print(f"Received response: {result.message}") async def await_response(self, request): msg_one = MyMessage(message="Message1") msg_two = MyMessage(message="Message2") tasks = [self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_one), self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_two)] return await asyncio.gather(*tasks)
send_request_async_ng
을 사용하여 여러 요청을 동시에 보냅니다. asyncio.gather
모든 응답이 동시에 대기되도록 합니다.
여기까지 잘 따라오셨다면 "부메랑" 댓글 부탁드려요! 그것은 많은 것을 의미할 것입니다. 감사합니다!
await_response
은 여러 요청을 보내고 모든 응답을 기다리는 코루틴입니다.
비동기 함수와 코루틴을 사용하면 병렬 요청을 통한 성능 향상, 가독성 및 유지 관리 용이성 향상, asyncio
모듈을 사용한 유연성 향상, 예외 및 시간 초과 처리 향상 등의 이점이 있습니다.
비동기 방식 비교
send_request_async
, send_multi_request_sync
, send_request_async_ng
의 주요 차이점은 무엇인가요?
-
send_request_async
:on_response
이 구현되고completion_key
이 사용되는 경우에만 요청을 보내고 응답을 기다립니다. 단순하지만 병렬 요청의 경우 확장성이 떨어집니다. -
send_multi_request_sync
: 여러 요청을 동시에 보내고 모든 응답을 기다립니다. 사용하기는 쉽지만 응답 순서가 보장되지 않습니다. -
send_request_async_ng
: 여러 요청을 동시에 보내고 응답 순서를 유지하면서 모든 응답을 기다립니다. 비동기 함수와 코루틴이 필요합니다.
즐거운 멀티스레딩을 즐기세요!
위 내용은 Python 업데이트 비동기 지원의 상호 운용성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.

TomakeApythonscriptexecutableonBothunixandwindows : 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) andusechmod xtomakeitexecutableonix.2) onwindows, inristpythonisinstalledandassociatedwith.pybattfile (run.bat) torunthescrest.

"CommandNotFound"오류가 발생하면 다음 사항을 확인해야합니다. 1. 스크립트가 존재하고 경로가 올바른지 확인하십시오. 2. 파일 권한을 확인하고 CHMOD를 사용하여 필요한 경우 실행 권한을 추가하십시오. 3. 스크립트 인터프리터가 설치되었는지 확인하십시오. 4. 스크립트 시작시 셰 잔 라인이 올바른지 확인하십시오. 그렇게하면 스크립트 작업 문제를 효과적으로 해결하고 코딩 프로세스가 원활하게 보장 할 수 있습니다.

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.


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