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 enumerate() функции
- %pinfo: получение информации об объекте
- Методы shutil для работы с файлами
- Сортировка списка по индексам
- Область видимости переменных
- Вычисление времени выполнения
- Форматирование кода на Python
- Декораторы в Python
- capitalize() — изменение регистра первого символа строки
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Курсы Яндекс Практикум
- Объединение словарей в Python
- Создание словарей и множеств в Python.
- Работа с многоуровневыми словарями в Python
- Создание объекта timedelta
- Работа с изменяемыми списками
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Операции с числами в Python
- Работа с массивами в Numpy
- Многоточие в Python
- Библиотека wikipedia для Python
- Оценка точности модели
- Изменение элемента списка
- Функции all() и any() в Python
- Группировка элементов Python
- Получение пути к текущему скрипту с помощью os
- Взаимодействие с sys
- Хешируемые ключи в Python
- Объединение словарей в Python
- Перемешивание списка с shuffle()
- Метод get() в Python
- Библиотека sh: использование команд bash в Python
- Структурирование именованных констант
- Создание задания в Cron
- Проверка подстроки в строке
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Импорт модулей в Python 3.12
- Разбиение текста в Python
- Установка Python — Простое руководство
- Анонимные функции в Python
- Обход дочерних элементов BeautifulSoup
- Переопределение метода __pow__
- Python enumerate() использование
- Создание треугольника Паскаля
- Раздувающийся словарь в Python
- Сортировка в Python















