Wann sollte ich „await' in der asynchronen Programmierung mit Python 3.5 verwenden und welche Einschränkungen gibt es?

Wann der Einsatz und welche Einschränkungen das Warten in Python 3.5 hat

Asynchronität in Python 3.5 wird hauptsächlich durch die Asyncio-Bibliothek und die Async/ Warten Sie auf die Syntax. Für die Optimierung der Leistung Ihrer asynchronen Anwendungen kann es entscheidend sein, zu verstehen, wann und wo Sie diese Konstrukte nutzen sollten.

Die Entscheidung für die Verwendung von „await“ sollte von der Art Ihres Codes abhängen. Standardmäßig wird Ihr Code synchron ausgeführt. Um Asynchronität einzuführen, können Sie Funktionen mit „async def“ definieren und sie mit „await“ aufrufen. Es ist jedoch wichtig zu bestimmen, ob synchroner oder asynchroner Code für die jeweilige Aufgabe besser geeignet ist.

Als allgemeine Faustregel gilt, dass es von Vorteil ist, „await“ bei der Bearbeitung von E/A-Vorgängen zu verwenden. E/A-Vorgänge wie Netzwerkanfragen oder Datenbankaufrufe sind häufig von Natur aus asynchron und können erheblich beschleunigt werden, indem sie an die Ereignisschleife delegiert werden.

Betrachten Sie beispielsweise den folgenden synchronen Code:

download(url1)  # takes 5 seconds
download(url2)  # takes 5 seconds
# Total time: 10 seconds

Mithilfe von Asyncio und Wait kann derselbe Code asynchron neu geschrieben werden, wodurch die Gesamtausführungszeit auf die längere Zeit reduziert wird Operation:

await asyncio.gather(
    async_download(url1),  # takes 5 seconds
    async_download(url2),   # takes 5 seconds
)
# Total time: only 5 seconds (plus minimal asyncio overhead)

Es ist auch wichtig zu beachten, dass jede asynchrone Funktion bei Bedarf synchronen Code frei nutzen kann. Es sollte jedoch vermieden werden, synchronen Code ohne triftigen Grund in asynchronen Code umzuwandeln, da dies grundsätzlich keine Vorteile mit sich bringt.

Eine entscheidende Überlegung bei asynchronem Code ist die Möglichkeit, dass lang laufende synchrone Vorgänge das gesamte Programm einfrieren können . Jeder synchrone Vorgang, der einen bestimmten Schwellenwert (z. B. 50 Millisekunden) überschreitet, kann alle gleichzeitigen asynchronen Aufgaben blockieren.

Um dieses Problem zu mildern, können Sie solche Vorgänge an einen separaten Prozess auslagern und auf deren Ergebnisse warten:

executor = ProcessPoolExecutor(2)

async def extract_links(url):
    ...
    # If search_in_very_big_file() is a long synchronous operation, offload it to a separate process
    links_found = await loop.run_in_executor(executor, search_in_very_big_file, links)

Abschließend ist anzumerken, dass E/A-gebundene synchrone Funktionen mithilfe von in asynchronen Code integriert werden können run_in_executor() zusammen mit einem ThreadPoolExecutor, um den mit der Mehrfachverarbeitung verbundenen Overhead zu minimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann sollte ich „await' in der asynchronen Programmierung mit Python 3.5 verwenden und welche Einschränkungen gibt es?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!