


Kemahiran pemprosesan tak segerak dalam pembangunan web Python
Jun 17, 2023 am 08:42 AMPython ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat popular dan juga digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web. Dengan perkembangan teknologi, semakin ramai orang mula menggunakan kaedah tak segerak untuk meningkatkan prestasi laman web. Dalam artikel ini, kami akan meneroka teknik pemprosesan tak segerak dalam pembangunan web Python.
1. Apakah itu tak segerak?
Pelayan web tradisional menggunakan kaedah segerak untuk memproses permintaan. Apabila pelanggan memulakan permintaan, pelayan mesti menunggu permintaan untuk menyelesaikan pemprosesan sebelum meneruskan memproses permintaan seterusnya. Pada tapak dengan trafik tinggi, kaedah penyegerakan ini boleh menyebabkan kemerosotan prestasi dan meminta tamat masa.
Pengaturcaraan tak segerak mengambil pendekatan yang sangat berbeza. Dalam mod tak segerak, selepas permintaan mula diproses oleh pelayan, permintaan lain boleh diproses sementara menunggu pemprosesan selesai.
2. Kaedah pemprosesan tak segerak Python?
Selepas Python 3.5, asyncio pustaka tak segerak telah ditambahkan pada pustaka standard. asyncio ialah perpustakaan I/O tak segerak untuk menulis kod Python tak segerak. Ia menyediakan cara untuk mengendalikan konkurensi dan boleh membantu kami mengurus permintaan dan respons dengan lebih baik.
asyncio menyediakan satu set API coroutine yang boleh kami gunakan bersama dengan gelung acara. Melalui gelung acara, kami boleh menjadualkan coroutine kepada set acara dan menunggu semua acara selesai sebelum meneruskan.
3. Kemahiran pemprosesan tak segerak
1 Gunakan asyncio.sleep
asyncio.sleep boleh menjeda coroutine semasa untuk satu tempoh masa. Dalam aplikasi web, kami boleh menggunakan asyncio.sleep on responses untuk membiarkan permintaan menunggu sementara pelayan mengendalikan permintaan lain. Kaedah ini boleh mengurangkan masa tamat permintaan dan meningkatkan kelajuan tindak balas permintaan baharu.
2. Gunakan asyncio.gather
asyncio.gather boleh menggabungkan berbilang coroutine menjadi satu. Dalam aplikasi web, kita boleh menggunakannya untuk menggabungkan satu set operasi yang berkaitan menjadi satu. Sebagai contoh, kita boleh menggabungkan berbilang operasi pertanyaan pangkalan data menjadi satu dan kemudian melaksanakannya dalam pemprosesan tak segerak.
3. Gunakan asyncio.Queue
asyncio.Queue ialah baris gilir tak segerak. Dalam aplikasi web, kita boleh meletakkan permintaan ke dalam baris gilir dan kemudian meminta permintaan ini dikendalikan oleh pengendali tak segerak. Pendekatan ini membolehkan kami mengendalikan pelbagai jenis permintaan tanpa perlu menulis fungsi pengendali untuk setiap jenis permintaan.
4. Gunakan asyncio.Lock
asyncio.Lock ialah semafor yang digunakan untuk melindungi sumber kongsi. Dalam aplikasi web kita boleh menggunakannya untuk melindungi keadaan kongsi. Sebagai contoh, dalam pelayan web berbilang proses, kami boleh menggunakan kunci untuk melindungi operasi pangkalan data untuk mengelakkan perbalahan sumber dan keadaan perlumbaan.
4. Contoh demonstrasi
Berikut ialah contoh pelayan web menggunakan asyncio, termasuk teknik pemprosesan tak segerak:
import asyncio
daripada web import aiohttp
async def handle(request):
await asyncio.sleep(1) # 等待1秒鐘模擬業(yè)務(wù)處理 return web.Response(text='Hello, World')
async def db_query(query):
await asyncio.sleep(0.5) # 模擬數(shù)據(jù)庫查詢 return query
async def db_handler(request):
tasks = [] for query in request.json['queries']: tasks.append(asyncio.create_task(db_query(query))) results = await asyncio.gather(*tasks) return web.Response(text=str(results))
async def app_factory():
app = web.Application() app.add_routes([web.get('/', handle), web.post('/db', db_handler)]) return app
jika nama == '__main__':
app = asyncio.run(app_factory()) web.run_app(app)
Dalam contoh ini, kami menggunakan asyncio untuk mencipta pelayan web. Kami akan menggunakan asyncio.sleep untuk mensimulasikan kelewatan pemprosesan apabila permintaan sampai ke pelayan. Kami juga menggunakan asyncio.gather untuk menggabungkan berbilang tugasan pertanyaan pangkalan data supaya ia boleh diproses dalam satu pengendali tak segerak.
5. Ringkasan
Dalam pembangunan web Python, teknik pemprosesan tak segerak boleh membantu kami meningkatkan prestasi tapak web dan pengalaman pengguna. Dengan menggunakan pustaka tak segerak seperti asyncio, kami boleh mengurus permintaan dan respons dengan lebih cekap sambil mengurangkan masa tamat permintaan dan isu prestasi. Harap artikel ini dapat membantu anda!
Atas ialah kandungan terperinci Kemahiran pemprosesan tak segerak dalam pembangunan web Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Senarai rentetan boleh digabungkan dengan kaedah Join (), seperti '' .join (kata) untuk mendapatkan "HelloWorldFrompython"; 2. Senarai nombor mesti ditukar kepada rentetan dengan peta (str, nombor) atau [str (x) forxinnumbers] sebelum menyertai; 3. Mana -mana senarai jenis boleh ditukar secara langsung kepada rentetan dengan kurungan dan petikan, sesuai untuk debugging; 4. Format tersuai boleh dilaksanakan oleh ekspresi penjana yang digabungkan dengan gabungan (), seperti '|' .join (f "[{item}]" foriteminitems) output "[a] | [a]

pandas.melt () digunakan untuk menukar data format yang luas ke dalam format yang panjang. Jawapannya adalah untuk menentukan nama lajur baru dengan menentukan id_vars mengekalkan lajur pengenalan, nilai -nilai pilihan lajur untuk dicairkan, var_name dan value_name, 1.id_vars = 'nama' bermaksud bahawa lajur nama tetap tidak berubah, 2.value_vars = ['math', 'bahasa Inggeris' Nama, 4.value_name = 'Score' menetapkan nama lajur baru nilai asal, dan akhirnya menghasilkan tiga lajur termasuk nama, subjek dan skor.

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan

Pertama, tentukan borang hubungan yang mengandungi nama, peti mel dan medan mesej; 2. Dalam pandangan, penyerahan borang diproses dengan menilai permintaan pos, dan selepas pengesahan diluluskan, dibersihkan_data diperoleh dan respons dikembalikan, jika tidak, borang kosong akan diberikan; 3. Dalam templat, gunakan {{form.as_p}} untuk menjadikan medan dan tambah {%csrf_token%} untuk mencegah serangan CSRF; 4. Konfigurasi penghalaan URL ke titik / kenalan / ke paparan contac_view; Gunakan ModelForm untuk mengaitkan model secara langsung untuk mencapai storan data. Djangoforms melaksanakan pemprosesan bersepadu pengesahan data, rendering dan ralat HTML, yang sesuai untuk perkembangan cepat fungsi bentuk selamat.

Pengenalan kepada arbitraj statistik statistik adalah kaedah perdagangan yang menangkap ketidakcocokan harga dalam pasaran kewangan berdasarkan model matematik. Falsafah terasnya berasal dari regresi min, iaitu, harga aset boleh menyimpang dari trend jangka panjang dalam jangka pendek, tetapi akhirnya akan kembali ke purata sejarah mereka. Peniaga menggunakan kaedah statistik untuk menganalisis korelasi antara aset dan mencari portfolio yang biasanya berubah serentak. Apabila hubungan harga aset -aset ini tidak dapat disimpulkan, peluang arbitraj timbul. Dalam pasaran cryptocurrency, arbitraj statistik terutamanya lazim, terutamanya disebabkan oleh ketidakcekapan dan turun naik drastik pasaran itu sendiri. Tidak seperti pasaran kewangan tradisional, kriptografi beroperasi sepanjang masa dan harga mereka sangat terdedah kepada berita, sentimen media sosial dan peningkatan teknologi. Turun naik harga yang berterusan ini kerap mencipta kecenderungan harga dan memberikan arbitrageurs dengan
