Python 非同期プログラミング: 非同期コードで効率的な同時実行性を実現する方法

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 の制限を打ち破ります。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。タスクが完了するまで待ちます。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、コルーチンが 同時 に実行できるようにスケジュールを設定します。

Python では、2 つのキーワード async と aw<strong class="keylink">ai</strong>t を使用して非同期コードを作成できます。 async キーワードは非同期関数を定義するために使用され、await キーワードは操作が完了するまで関数を一時停止するために使用されます。

3. 非同期プログラミングの例

以下は、Python 非同期プログラミングを使用して ネットワーク リクエストを実行する例です:

リーリー

この例では、ネットワーク リクエストを実行する非同期関数 fetch_url を定義し、イベント ループで asyncio.gather を使用して複数のネットワーク リクエストを同時に実行します。このようにして、複数のネットワーク要求を並行して処理し、プログラムのパフォーマンスと効率を向上させることができます。

4. 非同期プログラミングの注意事項

非同期コードを作成するときは、次の点に注意する必要があります。

1. 必ず正しい非同期ライブラリを使用してください。 Python は、asyncio、Twisted、gevent などのさまざまな非同期ライブラリを提供します。強力で十分に文書化された非同期ライブラリを選択することが非常に重要です。
2. ブロッキング コードの使用は避けてください。非同期コードでブロッキング コードを使用すると、プログラムのパフォーマンスが低下する可能性があります。したがって、可能な限り非ブロッキングの代替手段を使用してください。
3. コルーチンは慎重に管理してください。コルーチンの数は急速に増加する可能性があるため、メモリ リークやパフォーマンスの問題を避けるためにコルーチンを慎重に管理する必要があります。
4. テスト可能な非同期コードを記述します。非同期コードのテストは、従来のコードよりも複雑になる場合があります。したがって、非同期コードを作成するときは、テストの実現可能性を考慮してください。

5.

概要

非同期プログラミングは、Python プログラムのパフォーマンスと効率を向上させる強力な手法です。コルーチンとイベント ループを使用すると、複数のタスクを同時に実行するコードを作成でき、コンピューター リソースの使用を最大限に活用できます。ただし、非同期コードを作成する場合、コードの正確さとパフォーマンスを確保するために考慮する必要があるいくつかの考慮事項があります。

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