非同期コンテキストマネージャーをマスターする: Python コードのパフォーマンスを向上させる-Python チュートリアル-php.cn

非同期コンテキストマネージャーをマスターする: Python コードのパフォーマンスを向上させる

Susan Sarandon

リリース： 2024-11-26 14:18:11

オリジナル

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Mastering Async Context Managers: Boost Your Python Code

Python の非同期コンテキストマネージャーは、同時アプリケーションでリソースを処理するための革新的なツールです。これらは通常のコンテキストマネージャーに似ていますが、ひねりが加えられており、非同期コードとシームレスに動作します。

基本から始めましょう。非同期コンテキストマネージャーを作成するには、__aenter__ と __aexit__ という 2 つの特別なメソッドを実装する必要があります。これらは、通常のコンテキストマネージャーで使用する __enter__ と __exit__ の非同期バージョンです。

これは簡単な例です:

class AsyncResource:
    async def __aenter__(self):
        print("Acquiring resource")
        await asyncio.sleep(1)  # Simulating async acquisition
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print("Releasing resource")
        await asyncio.sleep(1)  # Simulating async release

async def main():
    async with AsyncResource() as resource:
        print("Using resource")

asyncio.run(main())

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この例では、リソースの非同期取得と解放をシミュレートしています。 async with ステートメントは、適切なタイミングで __aenter__ と __aexit__ の呼び出しを処理します。

ここで、非同期コンテキストマネージャーがなぜ非常に便利なのかについて話しましょう。これらは、データベース接続、ネットワークソケット、ファイルハンドラーなどの非同期操作を必要とするリソースをブロックしない方法で管理するのに最適です。

データベース接続を例に考えてみましょう。接続プールを管理する非同期コンテキストマネージャーを作成できます。

import asyncpg

class DatabasePool:
    def __init__(self, dsn):
        self.dsn = dsn
        self.pool = None

    async def __aenter__(self):
        self.pool = await asyncpg.create_pool(self.dsn)
        return self.pool

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        await self.pool.close()

async def main():
    async with DatabasePool('postgresql://user:password@localhost/db') as pool:
        async with pool.acquire() as conn:
            result = await conn.fetch('SELECT * FROM users')
            print(result)

asyncio.run(main())

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この設定により、データベース接続を効率的に管理できるようになります。プールはコンテキストに入るときに作成され、コンテキストから出るときに適切に閉じられます。

非同期コンテキストマネージャーでのエラー処理は、通常のエラー処理と似ています。 __aexit__ メソッドは、コンテキスト内でエラーが発生した場合に例外情報を受け取ります。これらのエラーを処理することも、伝播させることもできます:

class ErrorHandlingResource:
    async def __aenter__(self):
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if exc_type is ValueError:
            print("Caught ValueError, suppressing")
            return True  # Suppress the exception
        return False  # Let other exceptions propagate

async def main():
    async with ErrorHandlingResource():
        raise ValueError("Oops!")
    print("This will be printed")

    async with ErrorHandlingResource():
        raise RuntimeError("Unhandled!")
    print("This won't be printed")

asyncio.run(main())

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この例では、ValueError を抑制していますが、他の例外の伝播は許可しています。

非同期コンテキストマネージャーは、分散ロックの実装にも最適です。 Redis を使用した簡単な例を次に示します。

import aioredis

class DistributedLock:
    def __init__(self, redis, lock_name, expire=10):
        self.redis = redis
        self.lock_name = lock_name
        self.expire = expire

    async def __aenter__(self):
        while True:
            locked = await self.redis.set(self.lock_name, "1", expire=self.expire, nx=True)
            if locked:
                return self
            await asyncio.sleep(0.1)

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        await self.redis.delete(self.lock_name)

async def main():
    redis = await aioredis.create_redis_pool('redis://localhost')
    async with DistributedLock(redis, "my_lock"):
        print("Critical section")
    await redis.close()

asyncio.run(main())

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このロックにより、複数のマシンにまたがる場合でも、一度に 1 つのプロセスのみがクリティカルセクションを実行できるようになります。

トランザクションスコープに非同期コンテキストマネージャーを使用することもできます。

class AsyncTransaction:
    def __init__(self, conn):
        self.conn = conn

    async def __aenter__(self):
        await self.conn.execute('BEGIN')
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if exc_type is None:
            await self.conn.execute('COMMIT')
        else:
            await self.conn.execute('ROLLBACK')

async def transfer_funds(from_account, to_account, amount):
    async with AsyncTransaction(conn):
        await conn.execute('UPDATE accounts SET balance = balance -  WHERE id = ', amount, from_account)
        await conn.execute('UPDATE accounts SET balance = balance +  WHERE id = ', amount, to_account)

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この設定により、例外が発生した場合でも、データベーストランザクションが常に適切にコミットまたはロールバックされます。

非同期コンテキストマネージャーを他の非同期プリミティブと組み合わせて、さらに強力なパターンを実現できます。たとえば、これらを asyncio.gather とともに使用して、並列リソース管理を行うことができます。

async def process_data(data):
    async with ResourceManager() as rm:
        results = await asyncio.gather(
            rm.process(data[0]),
            rm.process(data[1]),
            rm.process(data[2])
        )
    return results

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これにより、適切なリソース管理を確保しながら、複数のデータを並行して処理できるようになります。

結論として、非同期コンテキストマネージャーは、非同期 Python コードでリソースを管理するための強力なツールです。これらは、非同期のセットアップとティアダウン、エラー処理、リソースのクリーンアップを処理するクリーンで直感的な方法を提供します。非同期コンテキストマネージャーをマスターすると、複雑な同時ワークフローを簡単に処理できる、堅牢でスケーラブルな Python アプリケーションを構築する準備が整います。