Курс Python → Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
Модуль asyncio.Semaphore в Python предоставляет возможность ограничивать количество одновременно выполняющихся асинхронных задач. Это может быть полезно, например, когда у вас есть ограниченные ресурсы или когда вы хотите избежать перегрузки системы. Семафор можно создать с помощью функции asyncio.Semaphore(), указав при этом максимальное количество задач, которые могут одновременно выполняться.
Давайте рассмотрим пример использования asyncio.Semaphore для управления выполнением асинхронных задач. Представим, что у нас есть несколько задач, которые должны выполняться параллельно, но не более двух одновременно. Мы можем создать семафор с лимитом 2, используя asyncio.Semaphore(2), и в каждой задаче блокировать семафор перед выполнением с помощью конструкции async with semaphore, а затем освободить его по завершении.
import asyncio
async def worker(semaphore, task_name):
async with semaphore:
print(f'{task_name} started')
await asyncio.sleep(1)
print(f'{task_name} finished')
async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(2)
tasks = [worker(semaphore, f'Task {i}') for i in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())
В приведенном выше примере мы создаем семафор с лимитом 2 и запускаем 5 задач worker. Так как семафор позволяет одновременно выполнять только две задачи, остальные задачи будут ждать, пока одна из них завершится и освободит семафор. Это позволяет эффективно управлять ресурсами и контролировать выполнение асинхронных задач.
Использование asyncio.Semaphore в Python помогает избежать перегрузки системы и управлять параллельным выполнением задач. Этот модуль предоставляет простой и эффективный способ ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач, что делает его полезным инструментом для разработчиков, работающих с асинхронным кодом.
Другие уроки курса "Python"
- Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
- split() — разделение строки
- Новшества Flask 2.0
- Объединение словарей в Python
- Функция enumerate в Python
- Непрерывная проверка в Python
- Замена текста с re.sub()
- Управление User-Agent в Python
- Работа с itertools
- Преобразование чисел в слова
- Импорт классов из другого файла
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Структура данных словарь в Python
- Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
- Принципы LSP и ISP в Python
- Списковое включение в Python
- Работа с IP-адресами в Python
- Настройка логгера Logzero
- Подсчет количества элементов в списке
- Создание веб-приложения с Flask
- Ускорение выполнения кода в Python
- Конкатенация строк с join() в Python
- Библиотека wikipedia для Python
- Основы работы с os
- Метод join() для объединения элементов
- Извлечение статей с newspaper3k
- Создание новых списков в Python
- Работа с областями видимости переменных
- Создание списка через итерацию
- Создание и инициализация объектов
- Повторение элементов в Python
- Преобразование числа в восьмеричную строку
- Python Calendar Usage
- Управление контекстом выполнения кода
- Поиск анаграмм с Counter
- Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
- Метод Event.wait() в Python
- Инверсия списка и строки
- Обрезка изображения с Pillow
- Логирование с Logzero
- Функция divmod() в Python
- Комментарии в Python
- Подсчет частоты элементов с Counter
- Ограничение ресурсов в Python
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Переопределение метода xor в Python
- Создание новых списков через list comprehensions
- Сглаживание списка
- Обработка исключений в Python















