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"
- Копирование файлов с shutil()
- Работа с файлами и директориями в Python.
- Использование *args
- Сортировка с помощью key
- Объединение списков в Python
- Генераторы данных
- Избегайте использования goto
- Работа с модулем os в Python
- Метод __complex__ в Python
- Генераторы списков в Python
- Распаковка с оператором *
- Подсчет вхождений элементов
- Оператор умножения для вектора
- Освобождение памяти в Python
- Enum в Python
- Удаление элемента по индексу
- Декоратор Ajax required
- Атрибуты класса и экземпляра в Python
- Сериализация и десериализация объектов
- Списковое включение в Python
- Работа с комплексными числами
- Встраивание HTML в Jupyter Notebook
- Метод index() в Python
- Работа с библиотекой requests
- Декораторы с аргументами
- Операции с кортежами
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Измерение времени выполнения кода
- Defaultdict в Python
- Python Поверхностное Копирование
- Измерение времени выполнения кода
- Генераторы в Python
- ROT13 Шифр Цезаря в Python
- Искажение имен в Python
- Подписка на @SelectelNews
- Преобразование числа в восьмеричную строку
- Справка по импортированным модулям
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Функции высшего порядка в Python
- Создание списков в Python
- Работа с модулем bisect
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Философия Python
- Курсы Яндекс Практикум
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
