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"
- Python defaultdict добавление ключа
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Игра «Угадывание чисел»
- Оператор Walrus в Python
- Упрощенный вывод данных в Python
- Flask — веб-фреймворк Python
- Логический оператор «and» в Python
- Список переменных с %who
- Использование type hints
- JMESPath в Python
- Упрощение работы с JSON-данными в Python
- Аргументы *args и **kwargs
- Создание функций высшего порядка
- Преобразование в float
- Оптимизация памяти с помощью __slots__
- Многострочные комментарии в Python
- Руководство по Pymorphy2
- Получение локальных переменных в Python
- Python 3.12: Псевдонимы типов
- Удаление дубликатов в pandas
- Идентификатор объекта в Python
- Обезопасьте ввод данных
- Обработка исключений с блоком else
- Функция enumerate() в Python
- Создание графиков в терминале
- Переопределение метода __and__
- Тест скорости набора текста на Python
- Модуль xkcd: добавление юмора в Python
- Переопределение метода __eq__
- Иерархия классов в Python
- Методы сравнения множеств
- Измерение времени выполнения кода
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Документирование функций в Python
- Частичное совпадение ввода
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Кортеж в Python: создание и использование
- Присвоение значений переменным в Python
- Проверка типа данных
- Метод округления чисел
- Работа с комплексными числами
- Возвращение нескольких значений
- Поиск элементов BeautifulSoup
- Создание и использование ChainMap
- Группировка элементов Python
- Декораторы с аргументами















