


Programmation asynchrone Python : Révéler les secrets de la programmation asynchrone, de l'entrée à la maîtrise
Qu'est-ce que la programmation asynchrone ?
La programmation asynchrone est un paradigme de programmation qui permet à un programme d'effectuer plusieurs tâches simultanément sans blocage. Contrairement à la programmation synchrone traditionnelle, dans la programmation asynchrone, lorsqu'une tâche doit attendre que d'autres tâches soient terminées, elle ne sera pas bloquée, mais pourra continuer à effectuer d'autres tâches. De cette façon, le programme peut gérer plusieurs tâches simultanément, améliorant ainsi les performances globales du programme.
Programmation asynchrone enpython
Python 3.4 et supérieur prend en charge la programmation asynchrone. La programmation asynchrone est principalement implémentée en Python via des coroutines et le module asyncio. Une coroutine est une fonction spéciale en Python qui permet à un programme de suspendre et de reprendre son exécution sans blocage. Le module asyncio est un framework de programmation asynchrone en Python. Il fournit une variété d'outils et d'api pour permettre aux développeurs d'écrire facilement des programmes asynchrones.
Utilisation de base d'asyncio
Le module asyncio fournit une variété de primitives de programmation asynchrone, notamment des coroutines, des boucles d'événements, des tâches et des futurs. L'utilisation de base d'asyncio est présentée ci-dessous.
Coroutine
Les coroutines sont les éléments de base d'asyncio. Une coroutine est une fonction spéciale en Python qui peut être suspendue et reprise. Les coroutines sont déclarées avec le mot-clé async def
, par exemple :
async def hello_world(): print("Hello, world!")
Boucle d'événement
La boucle d'événements est le composant principal d'asyncio. La boucle d'événements est une boucle exécutée en continu qui est chargée de planifier l'exécution des coroutines. Lorsqu'une coroutine doit attendre que d'autres tâches soient terminées, elle est suspendue pendant que la boucle d'événements continue d'exécuter d'autres coroutines. Lorsque d'autres tâches sont terminées, la boucle d'événements reprendra l'exécution de la coroutine suspendue.
Mission
Les tâches sont l'abstraction utilisée dans asyncio pour gérer les coroutines. Les tâches peuvent être créées, démarrées, annulées et attendues. Des tâches peuvent être créées via la fonction asyncio.create_task()
, par exemple :
task = asyncio.create_task(hello_world())
Futur
Future est une abstraction en asyncio pour représenter les résultats des opérations asynchrones. Des futurs peuvent être attendus pour obtenir les résultats des opérations asynchrones. Le futur peut être créé via la fonction asyncio.Future()
, par exemple :
future = asyncio.Future()
Utilisation avancée d'asyncio
En plus des coroutines, des boucles d'événements, des tâches et des futurs, asyncio propose également de nombreuses autres utilisations avancées, notamment le contrôle de concurrence, les délais d'attente, l'annulation et la gestion des exceptions. Ces utilisations avancées peuvent aider les développeurs à écrire des programmes asynchrones plus robustes et efficaces.
Avantages et inconvénients de la programmation asynchrone
La programmation asynchrone présente les avantages suivants :
- Améliorer les performances du programme : la programmation asynchrone peut gérer plusieurs tâches en même temps, améliorant ainsi les performances globales du programme.
- Amélioration de l'évolutivité du programme : la programmation asynchrone peut faciliter la mise à l'échelle des programmes sur plusieurs processeurs ou cœurs.
- Réduire la complexité du programme : la programmation asynchrone peut rendre le code du programme plus concis et plus facile à maintenir.
La programmation asynchrone présente également quelques inconvénients :
- Plus difficile à déboguer : Le débogage des programmes asynchrones est plus difficile car l'ordre d'exécution du programme asynchrone peut être différent de l'ordre du code.
- Plus difficile à écrire : les programmes asynchrones sont plus difficiles à écrire car les développeurs doivent prendre en compte les concepts de coroutines, de boucles d'événements, de tâches et de futurs.
Conclusion
La programmation asynchrone est une méthode de programmation efficace qui peut améliorer les performances, l'évolutivité et la lisibilité du code. La programmation asynchrone en Python peut être réalisée via des coroutines et le module asyncio. Le module asyncio fournit une API riche qui permet aux développeurs d'écrire facilement des programmes asynchrones.
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Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

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Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
