Tornado의 Python 동기 및 비동기 I/O 소개(예제 포함)
이 기사는 Python에서 Tornado의 동기 및 비동기 I/O를 소개합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
코루틴은 Tornado에서 권장되는 프로그래밍 방법입니다. 코루틴을 사용하면 간단하고 효율적인 비동기 처리 코드를 개발할 수 있습니다.
동기식 I/O와 비동기식 I/O의 비교
우리 모두 알고 있듯이 CPU의 작동 효율은 디스크 스토리지보다 높고 네트워크 요청보다 높기 때문에 CPU의 데이터 처리 및 데이터 저장 또는 네트워크 요청이 발생합니다(I /O 작업) 속도가 일관되지 않으면 동기 또는 비동기 I/O 작업을 선택할 수 있습니다.
동기 I/O 작업으로 인해 I/O 작업이 완료될 때까지 프로세스가 차단됩니다.
비동기 I/O 작업으로 인해 요청하는 프로세스가 차단되지 않습니다.
Tornado 동기식 I/O의 간단한 코드 예:
Code:
#导入Tornado的HTTP客户端 from tornado.httpclient import HTTPClient def synchronous_visit(): http_client=HTTPClient() #阻塞,知道对网址访问完成 respone=http_client.fetch("http://www.baidu.com") print(respone.body) synchronous_visit()
HTTPClient는 Tornato의 동기식 액세스 HTTP 클라이언트입니다. 위 코드의 synchronous_visit() 함수는 일반적인 동기식 I/O 동작을 사용하여 URL에 접근한다. 이 함수의 실행 시간은 접속이 완전히 완료된 경우에만 네트워크 속도와 상대 서버의 응답 속도에 따라 달라진다. 결과가 얻어지면 이 기능은 실행을 완료할 수 있습니다.
Tornado 비동기 I/O의 간단한 코드 예:
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient def handle_response(response): print(response.body) def asyncronous_visit(): http_client=AsyncHTTPClient() http_client.fetch("http://www.baoidu.com",callback=handle_response)
AsyncHTTPClient는 Tornado의 비동기 액세스 HTTP 클라이언트입니다. 위 코드의 asynchronous_visit() 함수에서 AsyncHTTPClient는 타사 웹 사이트에 비동기적으로 액세스하는 데 사용됩니다. http_client.fetch() 함수는 실제 액세스가 완료될 때까지 기다리지 않고 호출 후 즉시 반환되므로 asynchronous_visit( )도 즉시 실행됩니다. 실제로 해당 URL에 대한 접근이 완료되면 AsyncHTTPClient는 콜백 파라미터에 지정된 함수를 호출하여 접근 결과를 처리할 수 있다.
위 내용은 Tornado의 Python 동기 및 비동기 I/O 소개(예제 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.
