Das Neueste in der gleichzeitigen Python-Programmierung: Erfahren Sie mehr über die neuesten Innovationen und Trends

Mehrfachverarbeitung

Mit dem Multiprocessing-Modul von

Python können Sie unabhängige Prozesse erstellen, jeder mit eigenem Speicher und eigenen Ressourcen. Dies ist nützlich, um große Datenmengen parallel zu verarbeiten oder iointensive Aufgaben auszuführen.

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()

Asynchrone Programmierung

Das

asyncio-Modul bietet Unterstützung für asynchrone Programmierung, sodass Sie nicht blockierenden Code schreiben können, der in einer Ereignisschleife ausgeführt wird. Dies ist nützlich für die Bearbeitung von Netzwerkanfragen, Websocket und Echtzeitanwendungen.

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())

Thread Mit dem

Threads

-Modul von Python können Sie leichtgewichtige Threads erstellen, die im selben Prozess ausgeführt werden. Sie sind nützlich, um kleine Aufgaben parallel zu verarbeiten und Parallelitätsoperationen durchzuführen.

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()

Concurrency Framework

Zusätzlich zu den Standardbibliotheksfunktionen gibt es viele Parallelitäts-Frameworks

von Drittanbietern, die erweiterte Funktionen bieten:

Celery:

für
• verteilteAufgabenwarteschlangen und asynchrone Aufgabenausführung Luigi:
für die Erstellung reproduzierbarer komplexer Arbeitsabläufe
• Dask:
für verteiltes Computing im großen Maßstab
Ereignisschleife

Pythons Ereignisschleife ist der Kern der Verarbeitung gleichzeitiger Vorgänge. Es handelt sich um eine Endlosschleife, die Ereignisse abfragt und den entsprechenden Handler aufruft. Das Verständnis der Ereignisschleife ist entscheidend für das Schreiben effizienten gleichzeitigen Codes.

Tipps zur Leistungsoptimierung

Parallelität nutzen:

Nutzen Sie Multiprocessing und Threads, um Aufgaben parallel zu verarbeiten.
• Asynchrone Programmierung:
Verwenden Sie für E/A-intensive Vorgänge Asyncio, um Blockierungen zu vermeiden.
• GIL-Konflikt reduzieren:
Pythons globaler Interpreter
• lock (GIL) kann die Parallelität einschränken. Verwenden Sie C-Erweiterungen oder Cython, um dieses Problem zu vermeiden. Verwenden Sie Parallelitäts-Frameworks:
Parallelitäts-Frameworks von Drittanbietern bieten
• Optimierungstools und erweiterte Funktionen. Zusammenfassung
Die neuesten Fortschritte in der

Python

Concurrent Programming bieten leistungsstarke Tools zur Verbesserung der Anwendungsleistung und zur Nutzung moderner Hardware. Durch das Verständnis von Multiprocessing, asynchroner Programmierung, Threads, Parallelitäts-Frameworks und Ereignisschleifen können Sie effiziente, skalierbare gleichzeitige Systeme erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas Neueste in der gleichzeitigen Python-Programmierung: Erfahren Sie mehr über die neuesten Innovationen und Trends. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!