Python同時プログラミングでコルーチンを適用する方法-Python チュートリアル-php.cn

Python同時プログラミングでコルーチンを適用する方法

王林

リリース： 2023-05-13 08:16:05

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コルーチンとは何ですか?

コルーチンは、スレッドよりも軽量な同時実行メソッドであり、スレッドコンテキストの切り替えのオーバーヘッドを必要とせず、単一スレッドで同時実行を実現できます。コルーチンには通常、次のような特徴があります。

コルーチン内のコードは、必要に応じて実行を一時停止したり再開したりできます。
同じスレッド内で複数のコルーチンを同時に実行できますが、一度に実行されるコルーチンは 1 つだけです。
コルーチンは通常、イベントループ (イベントループ) に基づいて実装され、イベントループはコルーチンの実行のスケジュールを担当します。

コルーチンとスレッド

スレッドとコルーチンはどちらも同時プログラミングを実装する方法ですが、いくつかの異なる特性とアプリケーションシナリオがあります。

**スレッドはオペレーティングシステムのスケジューリングの基本単位です。**各スレッドには、スレッドスタック、レジスタなどを含む独自の実行コンテキストがあります。スレッド間の切り替えには、現在のスレッドのコンテキストの保存や別のスレッドのコンテキストの復元などの操作を含むコンテキスト切り替えが必要であり、これらの操作は多くの時間とリソースを消費します。マルチスレッドプログラミングでは、スレッドの切り替えは次の理由から非常に一般的な操作です:

スケジューリング。複数のスレッドが同時に実行される場合、オペレーティングシステムはこれらのスレッドをスケジュールし、優先度などの要素に基づいて現在どのスレッドを実行するかを決定する必要があります。スレッドの切り替えは、スケジューリングの基本操作の 1 つであり、スレッドを切り替えることにより、オペレーティングシステムは複数のスレッドを同時に実行できます。＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃待って。 IO 操作の完了を待つ、ロックが解放されるのを待つなど、スレッドがイベントの発生を待つ必要がある場合、スレッドは CPU を積極的に解放して、他のスレッドに実行の機会を与えることができます。待機が完了すると、スレッドが再び起動され、実行が続行されます。＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃同時。スレッドは同時実行の効果を実現できます。たとえば、1 つのスレッドがネットワークリクエストを処理し、別のスレッドがユーザーインタラクションを処理します。これにより、システムの応答速度と処理能力が向上します。
#実行のために他のスレッドに切り替えます。スレッドが無限ループに陥ったり例外が発生したりするなど、何らかの理由によりスレッドが実行を継続できなくなる場合があり、その際にはシステムクラッシュやスレッドのクラッシュを避けるために他のスレッドに切り替えて実行する必要があります。その他の問題。
スレッドの同時プログラミングは、通常、マルチスレッドの競合、デッドロック、コンテキストの切り替えなどの問題によって制限されます。 Python でマルチスレッドプログラミングを使用する場合は、スレッドセーフや GIL などの問題に注意する必要があります。
コルーチンは、ユーザー空間に実装され、オペレーティングシステムのスケジューリングに依存しない軽量の同時実行メソッドです。コルーチンはコンテキストを切り替えることなく同じスレッドで同時実行を実現できるため、実行効率が非常に高くなります。コルーチンは通常、イベントループ (イベントループ) を使用してコルーチンの実行をスケジュールします。コルーチンが IO 操作や他のコルーチンを待機する必要がある場合、イベントループは現在のコルーチンの実行を一時停止し、他のコルーチンを実行することで同時実行を実現します。効果。 Python では、コルーチンは通常、非同期 IO、ネットワークプログラミング、タスクスケジューリング、およびその他のシナリオをサポートする
モジュールを使用して実装されます。
スレッドと比較したコルーチンの主な利点は次のとおりです:

軽量で占有リソースが少ない;

コンテキストなし切り替えが必要であり、実行効率が高くなります。

イベントループをスケジューリングに使用して、高い同時実行性を実現できます。
GIL によって制限されており、マルチコア CPU をより効率的に利用できます。
ただし、コルーチンには、マルチコア CPU を利用できないこと、デバッグが難しいこと、その他の問題など、いくつかの制限もあります。スレッドまたはコルーチンの使用を選択する場合は、特定のアプリケーションシナリオに基づいて選択する必要があります。
コルーチンのアプリケーション
コルーチンは、次のような多くのシナリオに適用できます。

ネットワークプログラミング: コルーチンは、高い同時実行性のインターネットアプリケーションの実現に役立ちます。。

非同期 IO: コルーチンは、非同期 IO 操作を効率的に処理するのに役立ちます。

データベース操作: コルーチンは、同時実行性の高いデータベースアプリケーションの実装に役立ちます。
タスクスケジューリング: コルーチンは、効率的なタスクスケジューリングシステムの実装に役立ちます。
DemoDemo
以下は、コルーチンと

モジュールを使用して単純なタスクスケジューリングを実装する方法を示すサンプルコードです。 #

import asyncio

async def task1():
    print("Task 1")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 1 done")

async def task2():
    print("Task 2")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 2 done")


async def task3():
    print("Task 3")
    await asyncio.sleep(3)
    print("Task 3 done")


async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2(), task3())

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このコードは、Python のコルーチンと

asyncio

task1

、

task2

、task3、を定義します。そしてメインのコルーチン関数

main

。各コルーチン関数は独自のタスク名を出力し、一定時間停止します。メインのコルーチン関数は asyncio.gather を使用して 3 つのコルーチン関数を同時に実行し、最終的な出力結果は次のようになります:

Task 1
Task 2
Task 3
Task 1 done
Task 2 done
Task 3 done
[Finished in 3.2s]

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