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. Тип CodeType в Python.
  2. Установка и использование модуля Wikipedia
  3. Проверка элемента в множестве.
  4. Создание namedtuple списком полей
  5. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  6. inspect в Python: анализ кода
  7. Метод ne для сравнения объектов
  8. Обрезка изображения с Pillow
  9. Метод invert для побитового отрицания
  10. Проблема с изменяемыми аргументами
  11. Установка и использование pyshorteners
  12. Преобразование списка в словарь через генератор
  13. Описание скриптов в README
  14. Оператор continue в Python
  15. Создание и обучение модели с Keras
  16. Компиляция регулярных выражений
  17. Безопасный доступ к значениям словаря
  18. Декораторы в Python
  19. Цикл while в Python
  20. Flask — веб-фреймворк Python
  21. Работа с collections.Counter
  22. Bootle — простой веб-фреймворк
  23. Возврат нескольких значений
  24. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  25. Инверсия списка/строки в Python
  26. Копирование файлов с shutil()
  27. Работа с байтовыми строками в Python
  28. Сравнение def и lambda функций в Python
  29. Обработка исключений в Python
  30. Вывод с переменной через запятую
  31. Генератор списка с условием if
  32. Преобразование символов в нижний регистр
  33. Настройка логгера Logzero
  34. Протокол управления контекстом
  35. Получение ID текущего процесса
  36. Метод join для объединения строк
  37. Создание графиков в терминале
  38. Enum в Python: создание и использование перечислений
  39. Вызов функций по строке в Python.
  40. Работа со строками
  41. Отношения подклассов в Python
  42. Работа с рекламными данными в Pandas
  43. Функция reduce() в Python
  44. Разность множеств

Marketello читают маркетологи из крутых компаний