Курс Python → Асинхронное выполнение задач в процессах

Модуль aiomultiprocess предоставляет возможность асинхронного выполнения задач в отдельных процессах, что может значительно ускорить выполнение программы. Для начала работы с модулем необходимо создать очередь, в которую будут помещаться задачи. Это можно сделать с помощью функции aiomultiprocess.create_queue. Затем создается пул процессов с помощью класса aiomultiprocess.Pool(), который будет выполнять задачи из очереди.

Далее необходимо определить функцию, которая будет выполняться в каждом процессе. Эта функция, называемая worker, должна принимать элемент из очереди, выполнять необходимые действия и возвращать результат. После определения функции worker необходимо добавить задачи в очередь с помощью метода put. Когда все задачи добавлены, можно завершить выполнение, добавив специальные элементы None в очередь для каждого процесса.


import aiomultiprocess

async def worker(item):
    # выполнение задачи
    return result

async def main():
    queue = await aiomultiprocess.create_queue()
    pool = aiomultiprocess.Pool()
    
    for item in items:
        await queue.put(item)
    
    for _ in range(pool.size):
        await queue.put(None)
    
    await pool.join()

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

Пример кода выше демонстрирует основные шаги для использования модуля aiomultiprocess. Сначала создается очередь с помощью create_queue, затем создается пул процессов и добавляются задачи в очередь. После добавления всех задач в очередь, для завершения выполнения программы добавляются специальные элементы None. Наконец, вызывается метод join для ожидания завершения всех процессов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Логический оператор «and» в Python
  2. PrettyTable: создание таблицы
  3. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  4. Функция reduce() в Python
  5. Логические значения в Python
  6. Основы слова
  7. Форматирование данных с помощью pprint
  8. Использование метода lower()
  9. Основные операции с библиотекой Numpy
  10. Логирование в Python
  11. Обновление ключей в Python
  12. Модуль Operator в Python
  13. Область видимости переменных
  14. Асинхронное программирование с asyncio
  15. Преобразование текста в нижний регистр
  16. Декораторы с аргументами
  17. Сериализация объектов в Python
  18. Аргумент по умолчанию
  19. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  20. Python Аргументы по умолчанию
  21. Оператор match в Python
  22. Генерация UUID в Python
  23. Оператор * в Python
  24. Создание генераторов
  25. Декораторы в Python
  26. Упрощение условных выражений с тернарным оператором
  27. Открытие, чтение и закрытие файла
  28. Работа с парами ключ-значение
  29. Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
  30. Ключевое слово global в Python
  31. Настройка нарезки списков
  32. Методы обработки строк в Python
  33. Тайное преобразование типа ключа
  34. Хранение переменных в словаре.
  35. Чтение бинарного файла в Python.
  36. Объединение словарей в Python
  37. Выражения-генераторы в Python
  38. Оценка точности модели
  39. Измерение времени выполнения кода
  40. Проверка существования переменной с оператором :=
  41. Переименование файлов в Python
  42. Присоединение элементов коллекции
  43. Возврат нескольких значений
  44. Работа с асинхронными задачами в Python
  45. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  46. Метод split() в Python
  47. Метод pop() списка
  48. Генераторы списков в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний