Курс Python → Асинхронное выполнение задач в процессах

Модуль aiomultiprocess предоставляет возможность асинхронного выполнения задач в отдельных процессах, что может значительно ускорить выполнение программы. Для начала работы с модулем необходимо создать очередь, в которую будут помещаться задачи. Это можно сделать с помощью функции aiomultiprocess.create_queue. Затем создается пул процессов с помощью класса aiomultiprocess.Pool(), который будет выполнять задачи из очереди.

Далее необходимо определить функцию, которая будет выполняться в каждом процессе. Эта функция, называемая worker, должна принимать элемент из очереди, выполнять необходимые действия и возвращать результат. После определения функции worker необходимо добавить задачи в очередь с помощью метода put. Когда все задачи добавлены, можно завершить выполнение, добавив специальные элементы None в очередь для каждого процесса.


import aiomultiprocess

async def worker(item):
    # выполнение задачи
    return result

async def main():
    queue = await aiomultiprocess.create_queue()
    pool = aiomultiprocess.Pool()
    
    for item in items:
        await queue.put(item)
    
    for _ in range(pool.size):
        await queue.put(None)
    
    await pool.join()

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

Пример кода выше демонстрирует основные шаги для использования модуля aiomultiprocess. Сначала создается очередь с помощью create_queue, затем создается пул процессов и добавляются задачи в очередь. После добавления всех задач в очередь, для завершения выполнения программы добавляются специальные элементы None. Наконец, вызывается метод join для ожидания завершения всех процессов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Python Метод sleep() времени
  2. Циклы в Python
  3. Оператор «is not» в Python
  4. Скрытие вывода данных
  5. Экспорт внешнего файла с помощью writefile
  6. Многострочные строки в Python
  7. Получение имени функции с помощью inspect
  8. Просмотр внешних файлов в %pycat
  9. Тестирование с responses
  10. Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
  11. Работа с очередями в Python
  12. Генерация случайных данных в NumPy
  13. F-строки в Python
  14. Обновление данных через PUT запрос
  15. Структурирование именованных констант
  16. Работа с каталогами в Python
  17. Преобразование в float
  18. Удаление файлов в Python
  19. Генератор списка в Python
  20. Управление User-Agent в Python
  21. Измерение времени выполнения кода
  22. Создание коллекций из выражения-генератора
  23. Установка и использование Virtualenv
  24. Установка Git и AWS CLI
  25. Python: Фильтрация списков с помощью filter()
  26. Работа с аргументами командной строки в Python
  27. Разделение строки на пары ключ-значение.
  28. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  29. Удаление пробелов методом translate()
  30. Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
  31. Поиск анаграмм с Counter
  32. Тестирование с unittest
  33. Параллельные вычисления в Python
  34. Установка пакетов с помощью pip
  35. Срез в Python
  36. Работа с JSON данными в Python
  37. Переопределение метода delitem в Python
  38. Справка по импортированным модулям
  39. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  40. Инверсия списка/строки в Python
  41. Работа с argparse
  42. Экранирование символов в Python
  43. Создание коллекций из генератора
  44. Работа со строками в Python
  45. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  46. Сглаживание списка
  47. Создание списка через цикл

Marketello читают маркетологи из крутых компаний