###############ビルダー### ジェネレーターは一連の値を生成する
python 関数ですが、標準関数とは異なり、ジェネレーターは実行状態を記憶しており、呼び出されたときに実行を再開できます。これにより、ジェネレーターは実行を一時停止し、外部イベント (I/O 操作など) が完了するまで待機し、イベントの完了後に実行を再開できるため、非同期プログラミングに最適です。
コルーチン コルーチンは、双方向通信をサポートする特殊なタイプのジェネレーターです。コルーチンは、それ自体の実行を一時停止して、他のコルーチンを実行させることができます。他のコルーチンが完了すると、自身の実行を再開し、一時停止したところから続行できます。コルーチンは、複数の小さな部分に分割して並列実行できるため、複雑なタスクや 同時実行タスクの処理に最適です。
非同期フレームワークasync フレームワーク は、非同期コードを記述するためのより高いレベルの抽象化を提供します。これらのフレームワークは通常、ジェネレーターやコルーチンなどの基礎となるメカニズムをカプセル化し、使いやすい API を提供します。人気のある Python 非同期フレームワークには、次のようなものがあります。
asyncio ###竜巻### ###トリオ### 非同期 asyncio は、Python 標準ライブラリの非同期プログラミング用のフレームワークです。これは、同時イベントの実行を制御するメカニズムであるイベント ループに基づいています。 asyncio は、非同期コードを記述するためのシンプルな API を提供し、I/O 操作、タイマー、コールバックなどの一般的なタスクを処理します。 ######竜巻### Tornado は、軽量の非同期
WEB非同期プログラミングの利点
非同期プログラミングには、次のような多くの利点があります。並列性: 非同期プログラムは複数のコアでタスクを同時に実行できるため、パフォーマンスが向上します。 応答性: 非同期プログラムはブロックしないため、応答性を低下させることなく、I/O 操作などの外部イベントに応答できます。
スケーラビリティ: 非同期プログラムは、パフォーマンスのボトルネックを発生させることなく、多数の同時接続やリクエストを処理するために簡単に拡張できます。 リソースの使用率: 非同期プログラムはブロックしないため、システム リソースを効率的に利用でき、多数の スレッド
やプロセスを作成する必要がありません。非同期プログラミングの課題
非同期プログラミングには、次のようないくつかの課題もあります。
複雑さ:以上が非同期プログラミングの宮殿: Python の同時実行の秘密を発見するの詳細内容です。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。