Der Kern der asynchronen Python -Programmierung liegt in Coroutinen, asynchronisierter Struktur, wodurch Blockiervorg?nge und Aufgabenplanung vermieden werden. 1. Coroutinen sind die Grundlage von Asynchron, die die Ausführung innehalten und wieder aufnehmen k?nnen und über Ereignisschleifen geplant werden müssen. 2. Async/Auseait wird verwendet, um asynchrone Code zu organisieren und asyncio.gather () zu verwenden, um gleichzeitige Aufgaben zu implementieren. 3. Vermeiden Sie das Mischen von synchronem und asynchronem Code. Wenn Sie time.sleep () die Ereignisschleife blockieren, sollten stattdessen asyncio.sleep () und verwandte asynchrone Bibliotheken verwendet werden. 4. Create_task () oder Taskgroup () kann für die Multitask-Planungs- und Event-Loop-Verwaltung für komplexe Aufgaben verwendet werden, um die Programmeffizienz zu verbessern.

Die asynchrone Programmierung in Python ist kein neues Konzept, aber für viele Entwickler ist es bei Verwendung immer noch ein bisschen "involviert". Wenn Sie ein Programm zum Stottern finden, wenn Sie Netzwerkanfragen, Crawler und IO-intensive Aufgaben schreiben oder Ihren Code effizienter erledigen m?chten, kann es an der Zeit sein, den asynchronen Programmiermodus zu verstehen.

1. Coroutine ist der Kern von Asynchronen

Pythons asynchrone Programmierung basiert auf Coroutinen. Sie k?nnen Coroutinen als eine Funktion verstehen, die "pausieren" und "wiederherstellen" kann. Es ist nicht wie herk?mmliche Threads, aber Sie steuern die Ausführungsreihenfolge.

Zum Beispiel eine einfache asynchrone Funktion:

 Async defay_hello ():
    print ("Hallo")

Diese Funktion wird nicht direkt ausgeführt. Sie müssen sie der Ereignisschleife übergeben, um die Ausführung zu planen. Eine übliche Praxis ist die Verwendung asyncio.run() in Python 3.7, um zu beginnen:

 Asyncio importieren

asyncio.run (Say_hello ())

Der entscheidende Punkt ist, dass sie nur dann ausgeführt werden, wenn Sie diese Coroutinen aktiv warten (warten) oder planen . Andernfalls wird nur ein Coroutine -Objekt erstellt und die Logik im Inneren wird nicht ausgeführt.

2. Async/wartet ist der Standard -Weg, um asynchrone Code zu organisieren

Sobald Sie anfangen, Funktionen mit async def zu definieren, müssen Sie sich daran gew?hnen, AUT AUT COROUTINES await . Wenn Sie beispielsweise mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen m?chten, k?nnen Sie asyncio.gather() verwenden:

 Async Def Task1 ():
    Warten Sie Asyncio.sleep (1)
    print ("Aufgabe 1 erledigt")

Async def task2 ():
    Warten Sie Asyncio.sleep (1)
    print ("Aufgabe 2 erledigt")

Async def Main ():
    Warten Sie Asyncio.gather (Task1 (), Task2 ())

asyncio.run (main ())

Auf diese Weise beginnen zwei Aufgaben fast gleichzeitig, anstatt darauf zu warten, dass einer vor der Ausführung des anderen abgeschlossen ist.

• Rufen Sie keine Coroutinen direkt in nicht asynchronisierten Funktionen an, da sie "dumm" sind und keine Wirkung haben.
• Wenn Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie aiohttp oder asyncpg verwenden, denken Sie daran, die von ihnen bereitgestellten asynchronen Schnittstellen zu verwenden. Andernfalls verlieren Sie den asynchronen Vorteil.

3.. Vermeiden Sie Blockierungsvorg?nge und mischen Sie keine synchronen und asynchronen Codes

Dies ist der einfachste Ort für Anf?nger, um in Fallstricke zu geraten. Zum Beispiel der folgende Code:

 Importzeit

Async def bad_example ():
    time.sleep (3) # Dies ist synchronisiert! Blockiert den gesamten Ereignisschleifdruck ("Done").

Obwohl die Funktion asynchronisiert ist, ist time.sleep() synchron, was dazu führt, dass der gesamte asynchrone Prozess aufh?rt. Sie sollten stattdessen await asyncio.sleep(3) verwenden, damit Sie die Kontrolle über die Ereignisschleife wirklich ver?ffentlichen k?nnen.

?hnliche Probleme k?nnen auch in:

• Lesen und Schreiben von Dateien (es wird empfohlen, aiofiles zu verwenden)
• Datenbankzugriff (mit asynchronen Treibern wie asyncpg und motor )
• Netzwerkanfragen (empfohlene aiohttp anstelle von requests )

4. Multitasking und Event Loop Management sollten angemessen sein

Für einfache Skripte reicht asyncio.run() aus. Wenn Sie jedoch komplexere Aufgabenplanung erledigen m?chten, z. B. auf den Hintergrund ans?ssige Aufgaben, zeitgesteuerte Aufgaben oder die Koordination mehrerer Ereignisschleifen, müssen Sie ein detailliertes Verst?ndnis von asyncio.create_task() , asyncio.TaskGroup() (Python 3.11) und sogar Ereignisschleifen selbst haben.

Zum Beispiel:

 Async Def Hintergrund_task ():
    W?hrend wahr:
        print ("Hintergrund Tick")
        Warten Sie Asyncio.sleep (1)

Async def Main ():
    task = asyncio.create_task (Hintergrund_task ())
    Warten Sie Asyncio.sleep (5) # Die Hauptaufgabe l?uft für nur 5 Sekunden Task.cancel () # Die Hintergrundaufgabe Asyncio.run (main ()) abbrechen

Diese Methode eignet sich für einige asynchrone Dienste, die einen langfristigen Betrieb erfordern.

Grunds?tzlich ist das. Die asynchrone Programmierung erscheint nicht kompliziert, aber in den tats?chlichen Projekten ist es einfach, Leistungsprobleme aufgrund einer gemischten synchronen Logik, der falschen Verwendung von Warten oder dem mangelnden Verst?ndnis des Ereignisschleifungsmechanismus zu verursachen. Solange Sie die Hauptlinie kl?ren, mit Coroutinen beginnen und allm?hlich Async/Awesait- und Aufgabenplanung einführen, k?nnen Sie effizientere Python -Programme schreiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAsynchrone Programmiermuster in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!