


Wie erreicht man mit Pythons Async/Await wirklich „Fire and Forget'?
„Fire and Forget“ mit Pythons Async/Await
In der Async/Await-Syntax von Python ist das Ausführen einer asynchronen Funktion, ohne darauf zu warten, nicht möglich. Damit wird nicht der gewünschte „Fire and Forget“-Effekt erzielt. Stattdessen wird das Programm mit einer Laufzeitwarnung beendet.
asyncio.Task für „Fire and Forget“
Um „Fire and Forget“ in Asyncio zu implementieren, verwenden Sie asyncio. Aufgabe zum Erstellen einer Aufgabe, die den gewünschten Vorgang im Hintergrund ausführt. Durch den Aufruf von asyncio.ensure_future(async_foo()) wird die mit async_foo() verknüpfte Aufgabe gestartet und wartet nicht auf ihren Abschluss. Dies ist ein einfacher, aber effektiver Ansatz für asynchrone Vorgänge, die nicht explizit abgewartet werden müssen.
async def async_foo(): print("Async foo started") await asyncio.sleep(1) print("Async foo done") async def main(): asyncio.ensure_future(async_foo()) # Fire and forget async_foo()
Ausstehende Aufgaben abschließen
Beachten Sie, dass Aufgaben, die mit Asyncio erstellt wurden. Es wird erwartet, dass die Aufgabe abgeschlossen ist, bevor die Ereignisschleife abgeschlossen ist. Sollten weiterhin Aufgaben ausstehen, wird eine Warnung generiert. Um dies zu verhindern, warten Sie explizit auf alle ausstehenden Aufgaben, sobald die Ereignisschleife abgeschlossen ist.
async def main(): asyncio.ensure_future(async_foo()) # Fire and forget async_foo() loop = asyncio.get_event_loop() await asyncio.gather(*asyncio.Task.all_tasks())
Aufgaben abbrechen statt warten
Alternativ, wenn Sie das nicht möchten Wenn Sie auf bestimmte Aufgaben auf unbestimmte Zeit warten, können Sie sie abbrechen:
async def echo_forever(): while True: print("Echo") await asyncio.sleep(1) async def main(): asyncio.ensure_future(echo_forever()) # Fire and forget echo_forever() loop = asyncio.get_event_loop() for task in asyncio.Task.all_tasks(): task.cancel() with suppress(asyncio.CancelledError): await task
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
