Yang terbaru dalam pengaturcaraan serentak Python: Ketahui tentang inovasi dan trend terkini

Pemprosesan berbilang

Modul berbilang pemprosesan

python membolehkan anda mencipta proses bebas, masing-masing dengan ingatan dan sumbernya sendiri. Ini berguna untuk memproses set data yang besar secara selari atau melaksanakan tugas iointensif.

import multiprocessing

def worker(num):
print(f"Worker {num}: started")
# 执行一些耗时的任务
print(f"Worker {num}: finished")

if __name__ == "__main__":
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
jobs.append(p)
p.start()

for job in jobs:
job.join()

Pengaturcaraan Asynchronous

Modul

asyncio menyediakan sokongan untuk pengaturcaraan tak segerak, membolehkan anda menulis kod tidak menyekat yang berjalan dalam gelung acara. Ini berguna untuk mengendalikan permintaan rangkaian, soket web dan aplikasi masa nyata.

import asyncio

async def main():
# 执行一些异步任务
await asyncio.gather(
fetch_data(),
process_data(),
send_results()
)

asyncio.run(main())

Benang

Modul Threads Python membolehkan anda mencipta benang ringan yang berjalan dalam proses yang sama. Ia berguna untuk memproses tugasan kecil secara selari dan melaksanakan operasi concurrency.

import threading

def worker(num):
print(f"Thread {num}: started")
# 执行一些耗时的任务
print(f"Thread {num}: finished")

threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()

for thread in threads:
thread.join()

Rangka Kerja Concurrency

Selain fungsi perpustakaan standard, terdapat banyak konkurensi pihak ketiga rangka kerja, yang menyediakan fungsi lanjutan:

• Saderi: untuk diagihkanbarisan tugas dan pelaksanaan tugas tak segerak
• Luigi: untuk mencipta aliran kerja kompleks yang boleh dihasilkan semula
• Dask: untuk pengkomputeran teragih berskala besar

Gelung Acara

Gelung acara Python ialah teras pengendalian operasi serentak. Ia adalah gelung tak terhingga yang membuat tinjauan untuk acara dan memanggil pengendali yang sesuai. Memahami gelung acara adalah penting untuk menulis kod serentak yang cekap.

Petua Pengoptimuman Prestasi

• Gunakan Paralelisme: Manfaatkan pelbagai pemprosesan dan benang untuk memproses tugasan secara selari.
• Pengaturcaraan tak segerak: Untuk operasi intensif IO, gunakan asyncio untuk mengelakkan sekatan.
• Kurangkan perbalahan GIL: Jurubahasa global Python lock (GIL) boleh mengehadkan konkurensi, menggunakan sambungan C atau Cython untuk mengelakkan masalah ini.
• Gunakan rangka kerja serentak: Rangka kerja serentak pihak ketiga menyediakan pengoptimuman alatan dan ciri lanjutan.

Ringkasan

Kemajuan terkini dalam

PythonPengaturcaraan Serentak menyediakan alatan berkuasa untuk meningkatkan prestasi aplikasi dan memanfaatkan perkakasan moden. Dengan memahami berbilang pemprosesan, pengaturcaraan tak segerak, utas, rangka kerja konkurensi dan gelung peristiwa, anda boleh mencipta sistem serentak yang cekap dan berskala.

Atas ialah kandungan terperinci Yang terbaru dalam pengaturcaraan serentak Python: Ketahui tentang inovasi dan trend terkini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!