


Skrip Python Kecil Ini Meningkatkan Pemahaman tentang Pengaturcaraan Tahap Rendah
Pada asalnya diterbitkan dalam Pengekodan Tahap Naik pada Sederhana.
Kemudahan penggunaan Python sering menutupi kerumitan yang mendasari. Ramai pembangun menjadi selesa dengan perpustakaan dan corak biasa, yang membawa kepada dataran tinggi dalam pembelajaran. Walau bagaimanapun, topik lanjutan seperti concurrency dan pengaturcaraan peringkat rendah menawarkan peluang besar untuk pertumbuhan.
Podcast Talk Python To Me ialah sumber yang berharga untuk pembelajaran Python lanjutan. Kursus mereka, "Pengaturcaraan Selari dalam Python dengan tidak segerak/menunggu dan urutan", memberikan cerapan penting tentang konkurensi dan pengoptimuman kod.
Kurikulum sains komputer tradisional selalunya merangkumi seni bina komputer, pengaturcaraan C dan konsep seperti mutex, semaphore dan penunjuk. Namun, aplikasi praktikal konsep ini boleh kekal sukar difahami untuk banyak pengaturcara. Memahami penggunaan teras CPU, sebagai contoh, selalunya kekal sebagai teori.
Kursus ini menyerlahkan unsync
perpustakaan, alat berkuasa yang memudahkan pengaturcaraan serentak dan selari. unsync
menyatukan async
, threading dan berbilang pemprosesan ke dalam API tunggal, mengoptimumkan tugasan secara automatik berdasarkan sama ada tugasan terikat CPU, terikat I/O atau tak segerak. Ia memperkemas pengaturcaraan serentak dengan mengendalikan kerumitan pengurusan benang.
Skrip berikut menggambarkan konsep ini:
# source: https://github.com/talkpython/async-techniques-python-course/blob/master/src/09-built-on-asyncio/the_unsync/thesync.py import datetime import math import asyncio import aiohttp import requests from unsync import unsync def main(): start_time = datetime.datetime.now() tasks = [ compute_some(), compute_some(), compute_some(), download_some(), download_some(), download_some_more(), download_some_more(), wait_some(), wait_some(), wait_some(), wait_some(), ] [t.result() for t in tasks] end_time = datetime.datetime.now() elapsed_time = end_time - start_time print(f"Synchronous version completed in {elapsed_time.total_seconds():,.2f} seconds.") @unsync(cpu_bound=True) def compute_some(): print("Performing computation...") for _ in range(1, 10_000_000): math.sqrt(25 ** 25 + .01) @unsync() async def download_some(): print("Downloading...") url = 'https://talkpython.fm/episodes/show/174/coming-into-python-from-another-industry-part-2' async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)) as session: async with session.get(url) as resp: resp.raise_for_status() text = await resp.text() print(f"Downloaded (more) {len(text):,} characters.") @unsync() def download_some_more(): print("Downloading more...") url = 'https://pythonbytes.fm/episodes/show/92/will-your-python-be-compiled' resp = requests.get(url) resp.raise_for_status() text = resp.text print(f"Downloaded {len(text):,} characters.") @unsync() async def wait_some(): print("Waiting...") for _ in range(1, 1000): await asyncio.sleep(.001) if __name__ == "__main__": main()
Pecahan Skrip
Skrip ini mempamerkan pelaksanaan tugas serentak untuk prestasi yang lebih baik:
-
compute_some
Fungsi: Melakukan pengiraan intensif, menunjukkan penggunaan teras CPU berbilang benang. Aplikasi dunia nyata termasuk pengkomputeran saintifik dan pemprosesan data. -
download_some
Fungsi: Memuat turun data secara tidak segerak, menggunakanaiohttp
untuk I/O tidak menyekat. Sesuai untuk mengikis web dan panggilan API serentak. -
download_some_more
Fungsi: Menggunakan permintaan segerak dalam urutan yang berasingan, sesuai untuk senario yang lebih mudah yang memerlukan konkurensi tanpa I/O tidak menyekat. -
wait_some
Fungsi: Mensimulasikan kelewatan tak segerak, membenarkan tugasan lain diteruskan secara serentak. Berguna untuk tugasan yang melibatkan menunggu acara luaran.
Inti Pembelajaran Utama
Skrip menyerlahkan faedah pengaturcaraan serentak: pelaksanaan tugas serentak membawa kepada pemprosesan yang lebih pantas dan penggunaan sumber yang lebih cekap.
Pembangunan aplikasi yang cekap memerlukan pemahaman interaksi antara memori (RAM) dan kuasa pemprosesan (CPU). RAM menyediakan akses pantas kepada data, membolehkan multitasking lancar, manakala CPU melaksanakan arahan. Memori yang mencukupi adalah penting untuk mengendalikan set data yang besar dan berbilang operasi, manakala CPU yang berkuasa memastikan pengiraan pantas dan aplikasi responsif. Memahami hubungan ini adalah penting untuk pengoptimuman dan pengurusan tugas yang cekap, yang membawa kepada aplikasi berprestasi tinggi yang mampu mengendalikan tugas yang rumit.
Foto oleh Alexander Kovalev
Atas ialah kandungan terperinci Skrip Python Kecil Ini Meningkatkan Pemahaman tentang Pengaturcaraan Tahap Rendah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
