찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼비동기 프로그래밍을 위해 Python에서 코루틴을 사용하는 방법

비동기 프로그래밍을 위해 Python에서 코루틴을 사용하는 방법

Oct 28, 2023 am 09:54 AM
python코루틴비동기 프로그래밍

비동기 프로그래밍을 위해 Python에서 코루틴을 사용하는 방법

비동기 프로그래밍을 위해 Python에서 코루틴을 사용하는 방법

기존 동기 프로그래밍 모델에서 한 작업은 계속되기 전에 다른 작업이 완료될 때까지 기다려야 하므로 프로그램의 실행 효율성이 떨어집니다. 이 문제를 해결하기 위해 비동기 프로그래밍 모델이 탄생했습니다. Python의 코루틴은 비동기 프로그래밍을 지원하는 중요한 개념으로, 코드를 작성할 때 컴퓨터 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다.

코루틴은 함수 내부의 항복 키워드를 통해 제어권을 넘겨준 다음 다시 send() 메서드를 사용하여 함수에 제어권을 반환하는 경량 스레드입니다. 이러한 방식으로 다른 작업을 수행하기 위해 작업 실행을 일시적으로 중단한 다음 다시 원래 작업 실행을 계속할 수 있습니다. 이 기능은 코루틴을 비동기 프로그래밍에 이상적으로 만듭니다.

비동기 프로그래밍을 위해 Python에서 코루틴을 사용하려면 먼저 asyncio 모듈을 이해해야 합니다. asyncio는 고급 비동기 IO 지원을 제공하고 코루틴 모델을 기반으로 비동기 프로그래밍의 기본 프레임워크를 구현합니다. 다음은 비동기 프로그래밍을 위해 코루틴과 asyncio 모듈을 사용하는 방법을 보여주는 간단한 샘플 코드입니다.

import asyncio

# 定义一个协程函数
async def coroutine_task():
    # 模拟一个耗时的操作
    await asyncio.sleep(1)
    print('执行协程任务')

# 定义一个协程调度函数
async def main():
    # 创建一个事件循环对象
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 创建一个任务对象
    task = loop.create_task(coroutine_task())
    # 等待任务完成
    await asyncio.wait([task])

# 运行主函数
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

위 코드에서 먼저 비동기 작업에 대한 대기를 나타내기 위해 wait 키워드를 사용하는 코루틴 함수 coroutine_task()를 정의합니다. 완료합니다. 그런 다음 코루틴 스케줄링 함수 main()을 정의했습니다. 이 함수에서는 이벤트 루프 객체 루프를 생성하고 loop.create_task() 메서드를 통해 작업 객체 태스크를 생성했습니다. 마지막으로 asyncio.run() 메서드를 호출하여 메인 함수 main()을 실행합니다.

위 코드를 실행하면 프로그램이 코루틴 작업을 차단하지 않고 즉시 "코루틴 작업 실행"을 출력하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 코루틴 작업에서 asyncio.sleep() 메서드를 사용하여 시간이 많이 소요되는 작업을 시뮬레이션하고 이 작업에 wait 키워드를 사용하여 완료될 때까지 기다리기 때문입니다. 이 작업을 기다리는 동안 코루틴 작업은 제어권을 넘겨 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

asyncio 모듈을 사용하는 것 외에도 Python에는 gevent, tornado 등과 같은 다른 많은 코루틴 라이브러리가 있습니다. 이러한 라이브러리는 풍부한 비동기 프로그래밍 기능을 제공하며 특정 요구 사항에 따라 개발에 적합한 라이브러리를 선택할 수 있습니다.

요약하자면 코루틴은 Python에서 효율적인 비동기 프로그래밍을 달성할 수 있는 매우 강력한 프로그래밍 모델입니다. 코루틴을 사용하면 기존 동기화 모델에서 벗어나 프로그램 실행 효율성을 높일 수 있습니다. 동시에 Python은 우리가 선택할 수 있는 풍부한 코루틴 라이브러리를 제공하며 특정 요구 사항에 따라 개발에 적합한 라이브러리를 유연하게 선택할 수 있습니다. 이 기사가 비동기 프로그래밍을 위해 Python에서 코루틴을 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 비동기 프로그래밍을 위해 Python에서 코루틴을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python vs. C : 메모리 관리 및 제어Python vs. C : 메모리 관리 및 제어Apr 19, 2025 am 12:17 AM

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양Apr 19, 2025 am 12:15 AM

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

파이썬 및 C : 올바른 도구 찾기파이썬 및 C : 올바른 도구 찾기Apr 19, 2025 am 12:04 AM

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

데이터 과학 및 기계 학습을위한 파이썬데이터 과학 및 기계 학습을위한 파이썬Apr 19, 2025 am 12:02 AM

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램Apr 18, 2025 am 12:20 AM

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python vs. C : 성능과 효율성 탐색Python vs. C : 성능과 효율성 탐색Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

mPDF

mPDF

mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경