Python で aiohttp を使用する方法
1.定義
aiohttp は、サーバーとクライアントの両方を提供する asyncio に基づく非同期 HTTP ネットワーク モジュールです。
2.基本的な用途
import aiohttp import asyncio async def fetch(session, url): # 声明一个支持异步的上下文管理器 async with session.get(url) as response: # response.text()是coroutine对象 需要加await return await response.text(), response.status async def main(): # 声明一个支持异步的上下文管理器 async with aiohttp.ClientSession() as session: html, status = await fetch(session, 'https://cuiqingcai.com') print(f'html: {html[:100]}...') print(f'status: {status}') if __name__ == '__main__': # Python 3.7 及以后,不需要显式声明事件循环,可以使用 asyncio.run(main())来代替最后的启动操作 asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
3。リクエストタイプ
session.post('http://httpbin.org/post', data=b'data') session.put('http://httpbin.org/put', data=b'data') session.delete('http://httpbin.org/delete') session.head('http://httpbin.org/get') session.options('http://httpbin.org/get') session.patch('http://httpbin.org/patch', data=b'data')
4. 対応するフィールド
print('status:', response.status) # 状态码 print('headers:', response.headers)# 响应头 print('body:', await response.text())# 响应体 print('bytes:', await response.read())# 响应体二进制内容 print('json:', await response.json())# 响应体json数据
5. タイムアウト設定
import aiohttp import asyncio async def main(): #设置 1 秒的超时 timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=1) async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: async with session.get('https://httpbin.org/get') as response: print('status:', response.status) if __name__ == '__main__': asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
6. 同時実行制限
import asyncio import aiohttp # 声明最大并发量为5 CONCURRENCY = 5 semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY) URL = 'https://www.baidu.com' session = None async def scrape_api(): async with semaphore: print('scraping', URL) async with session.get(URL) as response: await asyncio.sleep(1) return await response.text() async def main(): global session session = aiohttp.ClientSession() scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_api()) for _ in range(10000)] await asyncio.gather(*scrape_index_tasks) if __name__ == '__main__': asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
7. 実際のアプリケーション
import asyncio import aiohttp import logging import json logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s') INDEX_URL = 'https://dynamic5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset={offset}' DETAIL_URL = 'https://dynamic5.scrape.center/api/book/{id}' PAGE_SIZE = 18 PAGE_NUMBER = 100 CONCURRENCY = 5 semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY) session = None async def scrape_api(url): async with semaphore: try: logging.info('scraping %s', url) async with session.get(url) as response: return await response.json() except aiohttp.ClientError: logging.error('error occurred while scraping %s', url, exc_info=True) async def scrape_index(page): url = INDEX_URL.format(offset=PAGE_SIZE * (page - 1)) return await scrape_api(url) async def main(): global session session = aiohttp.ClientSession() scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_index(page)) for page in range(1, PAGE_NUMBER + 1)] results = await asyncio.gather(*scrape_index_tasks) logging.info('results %s', json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)) if __name__ == '__main__': asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
以上がPython で aiohttp を使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

CentOSシステムのPytorchデータを効率的に処理するには、次の手順が必要です。依存関係のインストール:システムを最初に更新し、Python3とPIPをインストールします。仮想環境構成(推奨):Condaを使用して、新しい仮想環境を作成およびアクティブにします。例:Condacreate-N

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
