Programmation asynchrone Python : un moyen d'obtenir une concurrence efficace dans le code asynchrone

1. Pourquoi utiliser la programmation asynchrone ?

La programmation traditionnelle utilise le blocage des E/S, ce qui signifie que le programme attend la fin d'une opération avant de continuer. Cela peut bien fonctionner pour une seule tâche, mais peut entraîner un ralentissement du programme lors du traitement d'un grand nombre de tâches.

La programmation asynchrone brise les limites des E/S bloquantes traditionnelles. Elle utilise des E/S non bloquantes, ce qui signifie que le programme peut distribuer des tâches à différents threads ou boucles d'événements pour exécution sans attendre la fin de la tâche. Cela permet au programme de gérer plusieurs tâches simultanément, améliorant ainsi ses performances et son efficacité.

2. pythonBases de la programmation asynchrone

PythonLa base de la programmation asynchrone repose sur les coroutines et les boucles d'événements. Les coroutines sont des fonctions qui permettent à une fonction de basculer entre la suspension et la reprise. La boucle d'événements est chargée de planifier les coroutines afin qu'elles puissent s'exécuter simultanément. En Python, vous pouvez utiliser les deux mots-clés async et aw

ai

t pour écrire du code asynchrone. Le mot-clé async est utilisé pour définir une fonction asynchrone, tandis que le mot-clé await est utilisé pour suspendre la fonction jusqu'à ce qu'une opération soit terminée. async和aw<strong class="keylink">ai</strong>t两个关键字来编写异步代码。async关键字用于定义异步函数，而await

3. Exemples de programmation asynchrone

Voici un exemple d'utilisation de la programmation asynchrone Python pour effectuer une requête

network :

import asyncio

async def fetch_url(url):
async with aioHttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()

async def main():
tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
for response in responses:
print(response)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

Dans cet exemple, nous définissons une fonction asynchrone

pour exécuter plusieurs requêtes réseau simultanément. De cette façon, nous pouvons traiter plusieurs requêtes réseau en parallèle et améliorer les performances et l’efficacité du programme. fetch_url来执行网络请求，然后在一个事件循环中使用asyncio.gather

4. Précautions pour la programmation asynchrone

Lors de l'écriture de code asynchrone, vous devez faire attention aux points suivants :

Assurez-vous d'utiliser la bonne bibliothèque asynchrone. Python fournit une variété de bibliothèques asynchrones, telles que asyncio, Twisted, gevent, etc. Il est très important de choisir une bibliothèque asynchrone puissante et bien documentée.
Évitez d'utiliser un code de blocage. L'utilisation de code bloquant dans du code asynchrone peut entraîner une dégradation des performances de votre programme. Par conséquent, utilisez des alternatives non bloquantes autant que possible.
Gérez soigneusement les coroutines. Le nombre de coroutines peut augmenter rapidement, les coroutines doivent donc être soigneusement gérées pour éviter les fuites de mémoire ou les problèmes de performances.
Écrivez du code asynchrone
4. testable. Tester du code asynchrone peut être plus complexe que le code traditionnel. Par conséquent, lors de l’écriture de code asynchrone, tenez compte de la faisabilité des tests.

5.

Résumé

La programmation asynchrone est une technique puissante qui peut améliorer les performances et l'efficacité des programmes Python. En utilisant des coroutines et des boucles d'événements, nous pouvons écrire du code qui exécute plusieurs tâches simultanément, maximisant ainsi l'utilisation des ressources informatiques. Cependant, lors de l’écriture de code asynchrone, certaines considérations doivent être prises en compte pour garantir l’exactitude et les performances du code.

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