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"
- Оператор in и not in в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Удаление файлов в Python
- Перегрузка операторов в Python
- Строковое представление объектов
- Группы исключений в Python
- Проверка существования переменной с оператором :=
- Ошибка NotImplemented в Python
- Однострочники Python
- Установка и использование TensorFlow
- Принципы программирования
- Работа с итераторами в Python
- Функция sleep() в Python
- Метод get для словарей
- 9 уловок для чистого кода
- Перегрузка операторов в Python
- Именованные аргументы в Python
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Кортеж в Python: создание и использование
- Управление User-Agent в Python
- Создание списка через итерацию
- Логирование с Loguru
- Проверка переменных окружения в Python
- Удаление символов новой строки в Python.
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Функция reduce() из модуля functools
- Контекстный менеджер в Python
- Переворот списка в Python
- Получение частей дроби
- Удаление ссылок в Python
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Создание новых списков в Python
- Удаление дубликатов с помощью множеств
- Оформление текста в консоли с TermColor
- Создание множества в Python
- Работа с комплексными числами в Python
- Особенности запятых в Python
- Построение графиков в Matplotlib
- Разделение строк в Python
- Метод enumerate() в Python
- Настройка нарезки списков
- Обновление ключей в Python
- Регулярные выражения в Python
