


Programmation asynchrone Python : de l'entrée à la maîtrise, devenez un maître en programmation asynchrone
1. Qu'est-ce que la programmation asynchrone Python ?
pythonAsynchronousprogramming est une technologie de programmation qui atteint la concurrence et des performances élevées grâce à des coroutines et des événements. Une coroutine est une fonction qui permet à une fonction de poursuivre son exécution après avoir été mise en pause. Lorsqu'une coroutine est suspendue, son état et ses variables locales sont enregistrés afin que l'exécution puisse reprendre lorsqu'elle est à nouveau appelée. L'événementiel est un style de programmation qui répond aux événements. Dans un programme piloté par événements, lorsqu'un événement se produit, le programme exécute le gestionnaire d'événements correspondant.
2. Coroutines et pilotes d'événements
Les coroutines et les événements sont les deux technologies de base de la programmation asynchrone. Les coroutines permettent à une fonction de poursuivre son exécution après avoir été suspendue, tandis que les événements permettent à un programme de répondre aux événements. Ces deux technologies peuvent être bien combinées pour mettre en œuvre des programmes simultanés hautes performances.
3. Avantages de la programmation asynchrone Python
PythonLa programmation asynchrone présente les avantages suivants :
- Concurrency : La programmation asynchrone peut réaliser une Programmation simultanée, c'est-à-dire que plusieurs tâches peuvent être exécutées en même temps. Cela peut améliorer les performances de votre programme, en particulier lors du traitement de grandes quantités de requêtes ou de données.
- Hautes performances : La programmation asynchrone peut améliorer les performances du programme car les coroutines et les pilotes d'événements peuvent éviter le blocage dans la programmation synchrone traditionnelle.
- Évolutivité : La programmation asynchrone peut améliorer l'évolutivité d'un programme car les programmes asynchrones peuvent être facilement étendus à davantage de tâches simultanées.
- Facile à développer : api de la programmation asynchrone Python est très simple et facile à utiliser, ce qui rend le développement de programmes asynchrones très facile.
4. Scénarios d'application de programmation asynchrone
La programmation asynchrone peut être appliquée à divers scénarios, notamment :
- Développement Web : La programmation asynchrone est idéale pour le développement Web car elle améliore les performances et l'évolutivité de votre WEBserveur.
- Programmation réseau : La programmation asynchrone est également très adaptée à la programmation réseau car elle permet une communication réseauhaute performance.
- Traitement des données : La programmation asynchrone peut également être utilisée pour le traitement des données car elle peut augmenter la vitesse et l'efficacité du traitement des données.
5. Comment apprendre la programmation asynchrone Python
Si vous souhaitezapprendrela programmation asynchrone Python, vous pouvez vous référer aux ressources suivantes :
- Documents officiels
- Tutoriel
- Livres
6.Code démo
import asyncio async def main(): print("Hello, world!") asyncio.run(main())
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

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.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

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

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n

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.
