aiofiles 및 asyncio를 사용하여 Python에서 비동기식으로 파일 작업
비동기 코드는 Python 개발의 중심이 되었습니다. asyncio가 표준 라이브러리의 일부가 되고 이와 호환되는 기능을 제공하는 많은 타사 패키지가 있기 때문에 이 패러다임은 조만간 사라지지 않을 것입니다.
비동기 코드를 작성하는 경우 코드의 모든 부분이 함께 작동하여 코드의 한 측면으로 인해 다른 모든 부분이 느려지지 않도록 하는 것이 중요합니다. 파일 I/O는 이 측면에서 일반적인 차단 요인이 될 수 있으므로 aiofiles 라이브러리를 사용하여 파일을 비동기식으로 작업하는 방법을 살펴보겠습니다.
기본부터 시작하여 비동기적으로(비동기 함수 내에서) 파일 내용을 읽는 데 필요한 모든 코드는 다음과 같습니다.
async with aiofiles.open('filename', mode='r') as f: contents = await f.read() print(contents)
더 자세히 알아보겠습니다.
비차단 코드란 무엇입니까?
'비동기', '비차단' 또는 '동시'와 같은 용어를 듣고 이들의 의미가 약간 혼란스러울 수도 있습니다. 이 훨씬 더 자세한 튜토리얼에 따르면 두 가지 주요 속성은 다음과 같습니다.
- 비동기 루틴은 최종 결과를 기다리는 동안 "일시 중지"하여 그 동안 다른 루틴이 실행되도록 할 수 있습니다.
- 위의 메커니즘을 통해 비동기 코드는 동시 실행을 용이하게 합니다. 다르게 말하면 비동기 코드는 동시성의 모양과 느낌을 제공합니다.
따라서 비동기 코드는 그 동안 다른 코드가 실행될 수 있도록 결과를 기다리는 동안 중단될 수 있는 코드입니다. 다른 코드의 실행을 "차단"하지 않으므로 "비차단" 코드라고 부를 수 있습니다.
asyncio 라이브러리는 Python 개발자가 이를 수행할 수 있는 다양한 도구를 제공하며, aiofiles는 파일 작업을 위한 훨씬 더 구체적인 기능을 제공합니다.
설정
시작하기 전에 Python 환경을 설정했는지 확인하세요. 도움이 필요하면 virtualenv 섹션을 통해 이 가이드를 따르세요. 특히 가상 환경과 관련하여 모든 것이 올바르게 작동하도록 하는 것은 동일한 시스템에서 여러 프로젝트가 실행되는 경우 종속성을 격리하는 데 중요합니다. 이 게시물의 코드를 실행하려면 Python 3.7 이상이 필요합니다.
이제 환경이 설정되었으므로 일부 타사 라이브러리를 설치해야 합니다. 우리는 aiofiles를 사용할 것이므로 가상 환경을 활성화한 후 다음 명령으로 설치하십시오.
pip install aiofiles==0.6.0
이 게시물의 나머지 부분에서는 원본 150마리의 포켓몬에 해당하는 포켓몬 API 데이터의 JSON 파일을 사용합니다. 여기에서 모든 항목이 포함된 폴더를 다운로드할 수 있습니다. 이제 다음 단계로 넘어가 코드를 작성할 준비가 되었습니다.
aiofiles로 파일 읽기
특정 포켓몬에 해당하는 파일을 열고 JSON을 사전으로 구문 분석한 후 이름을 출력하는 것부터 시작하겠습니다.
async with aiofiles.open('filename', mode='r') as f: contents = await f.read() print(contents)
이 코드를 실행하면 터미널에 "articuno"가 인쇄되는 것을 볼 수 있습니다. 파일을 한 줄씩 비동기적으로 반복할 수도 있습니다(이 코드는 articuno.json의 9271줄을 모두 인쇄합니다).
pip install aiofiles==0.6.0
aiofiles를 사용하여 파일에 쓰기
파일에 쓰는 것도 표준 Python 파일 I/O와 유사합니다. 각 포켓몬이 배울 수 있는 모든 동작 목록이 포함된 파일을 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다. 간단한 예를 들어, "변형" 동작만 배울 수 있는 포켓몬 Ditto에 대해 수행할 작업은 다음과 같습니다.
import aiofiles import asyncio import json async def main(): async with aiofiles.open('articuno.json', mode='r') as f: contents = await f.read() pokemon = json.loads(contents) print(pokemon['name']) asyncio.run(main())
Rhydon처럼 둘 이상의 움직임을 가진 포켓몬으로 이것을 시도해 보겠습니다.
import aiofiles import asyncio async def main(): async with aiofiles.open('articuno.json', mode='r') as f: async for line in f: print(line) asyncio.run(main())
rhydon_moves.txt를 열면 다음과 같이 시작하는 112줄의 파일이 표시됩니다.
asyncio를 사용하여 많은 파일을 비동기적으로 처리
이제 조금 더 복잡해져서 JSON 파일이 있는 150개 포켓몬 모두에 대해 이 작업을 수행해 보겠습니다. 우리 코드는 모든 파일을 읽고, JSON을 구문 분석하고, 각 포켓몬의 동작을 새 파일에 다시 작성해야 합니다.
import aiofiles import asyncio async def main(): async with aiofiles.open('ditto_moves.txt', mode='w') as f: await f.write('transform') asyncio.run(main())
이 코드를 실행하면 각 포켓몬에 해당하는 이동 목록이 포함된 .json 파일과 함께 .txt 파일로 채워진 포켓몬 파일 디렉터리가 표시됩니다.
일부 비동기 작업을 수행해야 하고 파일을 작성한 후 각 포켓몬의 움직임 목록과 같은 비동기 작업에 해당하는 데이터로 끝내고 싶다면 asyncio.ensure_future 및 asyncio.gather를 사용할 수 있습니다.
각 파일을 처리하는 코드 부분을 자체 비동기 함수로 분리하고 해당 함수 호출에 대한 약속을 작업 목록에 추가할 수 있습니다. 다음은 해당 기능과 새로운 기본 기능의 예입니다.
import aiofiles import asyncio import json async def main(): # Read the contents of the json file. async with aiofiles.open('rhydon.json', mode='r') as f: contents = await f.read() # Load it into a dictionary and create a list of moves. pokemon = json.loads(contents) name = pokemon['name'] moves = [move['move']['name'] for move in pokemon['moves']] # Open a new file to write the list of moves into. async with aiofiles.open(f'{name}_moves.txt', mode='w') as f: await f.write('\n'.join(moves)) asyncio.run(main())
이것은 Python에서 비동기 코드를 활용하는 일반적인 방법이며, HTTP 요청 등의 작업에 자주 사용됩니다.
그러면 이것을 무엇에 사용합니까?
포켓몬의 데이터를 사용한 이 게시물의 예제는 aiofiles 모듈의 기능과 읽고 쓰기 위해 파일 디렉터리를 탐색하는 코드를 작성하는 방법을 보여주기 위한 변명일 뿐입니다. 파일 I/O가 비동기 코드의 방해 요인이 되지 않도록 해결하려는 특정 문제에 이러한 코드 샘플을 적용할 수 있기를 바랍니다.
우리는 aiohttp 및 asyncio로 수행할 수 있는 작업의 극히 일부에 불과하지만 이를 통해 비동기 Python의 세계로의 여정을 좀 더 쉽게 시작할 수 있었으면 좋겠습니다.
당신이 무엇을 만들었는지 기대하고 있습니다. 언제든지 연락하여 경험을 공유하거나 궁금한 점이 있으면 문의하세요.
위 내용은 aiofiles 및 asyncio를 사용하여 Python에서 비동기식으로 파일 작업의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
