Курс Python → Многопоточность и асинхронное программирование в Python
Синхронный код в Python означает, что каждая операция выполняется одна за другой в строгой последовательности. Это означает, что если у вас есть несколько задач, которые требуют времени на выполнение, они будут выполняться последовательно, блокируя выполнение других задач до завершения текущей задачи. Например, если у вас есть цикл, который выполняет длительные вычисления, все остальные операции в программе будут приостановлены до завершения цикла.
Одним из способов избежать блокировки выполнения программы при использовании синхронного кода является использование многопоточности или асинхронного программирования. В Python для этого можно использовать модули threading или asyncio. При использовании многопоточности можно запустить длительные операции в отдельном потоке, чтобы основной поток продолжал работу без блокировки. Асинхронное программирование позволяет создавать асинхронные функции, которые могут выполняться параллельно с другими задачами без блокировки выполнения.
import threading
def long_running_task():
# Длительные вычисления
pass
# Создание нового потока для выполнения функции
thread = threading.Thread(target=long_running_task)
thread.start()
# Основной поток продолжает работу без блокировки
Использование асинхронного программирования с помощью asyncio также позволяет создавать корутины, которые могут выполняться параллельно. Для этого необходимо использовать ключевое слово async перед определением функции и await для ожидания выполнения асинхронной функции. Это позволяет эффективно использовать ресурсы и избежать блокировки выполнения программы.
import asyncio
async def long_running_task():
# Длительные вычисления
pass
# Вызов асинхронной функции
await long_running_task()Таким образом, использование синхронного кода в Python может привести к блокировке выполнения программы, особенно при выполнении длительных операций. Для избежания блокировки рекомендуется использовать многопоточность или асинхронное программирование, чтобы выполнение задач происходило параллельно и эффективно, не блокируя основной поток выполнения.
Другие уроки курса "Python"
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
- Объединение словарей в Python 3.5+
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Обработка исключения UnboundLocalError
- Создание лямбда-функций
- Навыки Python: строки, типы данных
- Возврат нескольких значений
- Конвертация изображений в PDF
- Управление IP-адресами через прокси
- JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
- Метод get() в Python
- Использование функции product
- Форматирование строк в Python
- Аннотации типов в Python
- Подсчет вхождений элементов
- Декораторы в Python
- Работа с изображениями Pillow
- Поиск всех индексов подстроки
- Установка и использование Telegram API в Python
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Принципы Zen Python
- Создание новой даты в Python
- Уникальность ключей в словаре
- Оптимизация строк в Python
- Генераторы данных
- Метод eq для сравнения объектов
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Создание графики с черепахой
- Работа с URL-адресами в Python
- Перемещение и удаление файлов в Python
- Оптимизация поиска в словарях
- Операторы объединения в Python 3.9
- Преобразование данных в Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Структуры данных в Python
- Работа с функцией next() в Python
- Операции с массивами в NumPy
- Создание копии списка в Python
- Возврат нескольких значений
- Работа с файлами в Python
- Работа с collections в Python
- Функция sleep() в Python
- Перевернуть список в Python
- Python Аргументы по умолчанию
