非同期コルーチン開発ガイド: 高い同時実行性を実現するための推奨アルゴリズム
非同期コルーチン開発ガイド: 同時実行性の高い推奨アルゴリズムの実装
はじめに:
今日のインターネット時代において、推奨アルゴリズムの重要性は自明です。電子商取引プラットフォームであってもソーシャル メディアであっても、巨大で複雑なユーザー関係ネットワークには、パーソナライズされた推奨サービスを提供するための推奨アルゴリズムが必要です。しかし、ユーザー数の増加とユーザー行動データの急増に伴い、従来のシリアル コンピューティング手法では、高い同時実行性、リアルタイム パフォーマンス、精度の要件を満たすことができなくなりました。非同期コルーチン開発は解決策です。この記事では、非同期コルーチンを使用して、高い同時実行性を達成するための推奨アルゴリズムを開発する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。
1. 非同期コルーチン開発とは
非同期コルーチン開発は、タスクを複数の独立したコルーチンに分解して並列実行することでプログラムの同時実行パフォーマンスを向上させる同時プログラミング手法です。従来のマルチスレッドまたはマルチプロセスのプログラミング手法と比較して、非同期コルーチンは軽量であり、コンピューティング リソースをより効率的に利用できます。
2. 高い同時実行性を実現するレコメンデーション アルゴリズムの開発に非同期コルーチンを使用する理由
高い同時実行性は、今日のインターネット アプリケーション開発、特に多数のユーザーを計算する必要があるレコメンデーション アルゴリズムにおける一般的な課題の 1 つです。人間関係、シーン。非同期コルーチン開発を使用すると、コンピューティング リソースを最大限に活用し、コンピューティング効率と推奨アルゴリズムの応答速度を向上させることができます。同時に、非同期コルーチン開発は複雑なデータ依存関係を適切にサポートし、推奨アルゴリズムで複数の並列コンピューティング タスクをより適切に処理できます。
3. 非同期コルーチン開発の基本原則
非同期コルーチン開発の基本原則は、タスクを複数の独立したコルーチンに分解し、これらのコルーチンは非同期スケジューラーを通じて協調的にスケジュールされます。コルーチンが IO ブロックまたは計算ブロックに遭遇すると、スケジューラーは制御を他のコルーチンに移して並列実行を実現します。コルーチン間の切り替えは非常に軽量であり、追加のシステム オーバーヘッドはほとんど必要ありません。
4. 非同期コルーチンを使用して同時実行性の高い推奨アルゴリズムを開発および実装する手順
- 推奨アルゴリズムの要件に従って、推奨プロセス全体を複数の独立したコルーチン タスクに分割します。 、さまざまなコルーチン間の依存関係を決定します。
- コルーチン ライブラリ (Python の asyncio ライブラリなど) を使用して、コルーチン関数を作成します。コルーチン関数は、async/await キーワードを使用して定義できます。
- IO 操作を伴うコルーチン タスクの場合は、非同期 IO ライブラリまたはフレームワークを使用して呼び出しを行います。たとえば、データベース操作の場合、非同期データベース ドライバーを使用して実行できます。
- 非同期スケジューラを使用してコルーチンをスケジュールし、コルーチン間を切り替えます。
- ビジネス ニーズに応じて、適切な同時実行数を設定し、コルーチンの同時実行を通じてシステムの同時実行パフォーマンスを向上させます。
5. コード例
以下は、単純な非同期コルーチンの開発に推奨されるアルゴリズムの例です:
import asyncio async def get_user_info(user_id): # 异步获取用户信息 # ... return user_info async def get_friends(user_info): # 异步获取用户好友列表 # ... return friends async def calculate_interests(user_info, friends): # 异步计算用户兴趣 # ... return interests async def generate_recommendations(user_info, interests): # 异步生成推荐结果 # ... return recommendations async def main(user_id): user_info = await get_user_info(user_id) friends = await get_friends(user_info) interests = await calculate_interests(user_info, friends) recommendations = await generate_recommendations(user_info, interests) return recommendations if __name__ == '__main__': user_id = 123456 loop = asyncio.get_event_loop() recommendations = loop.run_until_complete(main(user_id)) print(recommendations)
6. 概要
この記事では、次の方法を紹介します。非同期コルーチンの使用 Cheng は、高い同時実行性を達成するための推奨アルゴリズムを開発し、具体的なコード例を提供しました。非同期コルーチン開発は、同時実行パフォーマンスと推奨アルゴリズムの応答速度を効果的に向上させることができ、複雑なデータ依存関係も適切にサポートします。合理的なタスク分割とコルーチン スケジューリングを通じて、より効率的で安定したレコメンデーション アルゴリズム システムを設計し、ユーザーにより良いレコメンデーション サービスを提供できます。
(注: 上記のコード例はデモンストレーションのみを目的としており、実際の開発では特定の条件に応じて調整する必要があります。)
以上が非同期コルーチン開発ガイド: 高い同時実行性を実現するための推奨アルゴリズムの詳細内容です。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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Go では関数とゴルーチンの間に親子関係があり、親ゴルーチンは子ゴルーチンを作成し、子ゴルーチンは親ゴルーチンの変数にアクセスできますが、その逆はできません。 go キーワードを使用して子ゴルーチンを作成すると、子ゴルーチンは匿名関数または名前付き関数を通じて実行されます。親ゴルーチンは、すべての子ゴルーチンが完了する前にプログラムが終了しないように、sync.WaitGroup を介して子ゴルーチンが完了するのを待つことができます。

同時実行性とコルーチンは、GoAPI 設計で次の目的で使用されます。 高パフォーマンス処理: 複数のリクエストを同時に処理してパフォーマンスを向上させます。非同期処理: コルーチンを使用してタスク (電子メールの送信など) を非同期に処理し、メインスレッドを解放します。ストリーム処理: コルーチンを使用して、データ ストリーム (データベース読み取りなど) を効率的に処理します。

Go コルーチンのライフ サイクルは、次の方法で制御できます。 コルーチンを作成します。 go キーワードを使用して、新しいタスクを開始します。コルーチンを終了する: すべてのコルーチンが完了するまで待ち、sync.WaitGroup を使用します。チャネル終了信号を使用します。コンテキスト context.Context を使用します。

コルーチンはタスクを同時に実行するための抽象的な概念であり、ゴルーチンはコルーチンの概念を実装する Go 言語の軽量スレッド関数です。この 2 つは密接に関連していますが、Goroutine のリソース消費量は少なく、Go スケジューラによって管理されます。 GoroutineはWebリクエストの同時処理やプログラムのパフォーマンス向上など、実戦で広く活用されています。

同時プログラミングと非同期プログラミング 同時プログラミングは、同時に実行される複数のタスクを扱います。非同期プログラミングは、タスクがスレッドをブロックしない同時プログラミングの一種です。 asyncio は Python の非同期プログラミング用のライブラリで、プログラムがメイン スレッドをブロックせずに I/O 操作を実行できるようにします。イベント ループ asyncio の中核は、I/O イベントを監視し、対応するタスクをスケジュールするイベント ループです。コルーチンの準備が完了すると、イベント ループは I/O 操作を待つまでそのコルーチンを実行します。その後、コルーチンを一時停止し、他のコルーチンの実行を継続します。コルーチン コルーチンは、実行を一時停止および再開できる関数です。 asyncdef キーワードは、コルーチンの作成に使用されます。コルーチンは await キーワードを使用して、I/O 操作が完了するのを待ちます。 asyncio の次の基本

1. 非同期プログラミングを使用する理由は何ですか?従来のプログラミングではブロッキング I/O が使用されます。つまり、プログラムは操作が完了するまで待機してから続行します。これは単一のタスクではうまく機能する可能性がありますが、多数のタスクを処理する場合にはプログラムの速度が低下する可能性があります。非同期プログラミングは、従来のブロッキング I/O の制限を破り、非ブロッキング I/O を使用します。つまり、プログラムは、タスクの完了を待たずに、タスクを別のスレッドまたはイベント ループに分散して実行できます。これにより、プログラムは複数のタスクを同時に処理できるようになり、プログラムのパフォーマンスと効率が向上します。 2. Python 非同期プログラミングの基礎 Python 非同期プログラミングの基礎は、コルーチンとイベント ループです。コルーチンは、関数の一時停止と再開を切り替えることができる関数です。イベントループはスケジュールを担当します

非同期プログラミング、英語の Asynchronous Programming とは、プログラム内の特定のタスクを、他のタスクの完了を待たずに同時に実行でき、それによってプログラムの全体的な動作効率が向上することを意味します。 Python では、asyncio モジュールは非同期プログラミングを実装するための主要なツールであり、コルーチン、イベント ループ、および非同期プログラミングに必要なその他のコンポーネントを提供します。コルーチン: コルーチンは、スレッドと同様に実行を一時停止してから再開できる特別な関数ですが、コルーチンはスレッドよりも軽量で、消費するメモリも少なくなります。コルーチンは async キーワードで宣言され、実行は await キーワードで一時停止されます。イベント ループ: イベント ループ (EventLoop) は非同期プログラミングの鍵です

非同期および非ブロッキング技術を使用して、従来の例外処理を補完し、より応答性が高く効率的な Java アプリケーションを作成できます。 非同期例外処理: 別のスレッドまたはプロセスで例外を処理し、メイン スレッドが実行を継続できるようにして、ブロックを回避します。ノンブロッキング例外処理: I/O 操作が失敗した場合のイベント駆動型の例外処理が含まれ、スレッドのブロックを回避し、イベント ループで例外を処理できるようにします。
