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"
- Метод join() для объединения элементов в строку.
- Объявление переменных в Python
- Утечки переменных цикла в Python 3.x
- Преобразование символов с помощью map
- Навыки Python: строки, типы данных
- Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
- Pillow: работа с изображениями
- Область видимости переменных
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Функции map, filter, reduce
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- Очистка данных в Python
- Изменение регистра данных
- Участие в сообществе @selectel
- Создание словарей с defaultdict()
- Итераторы в Python
- Реализация метода __abs__ в Python
- Настройка вывода в Numpy
- Переопределение метода divmod
- Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
- Метод title() в Python
- Принципы SRP и OCP
- Эффективная конкатенация строк в Python
- Разделение строки с помощью re.split()
- Форматирование вывода с F-строками
- Разделение строки с помощью re.split()
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Создание списков в Python
- Управление браузером с Selenium
- Метод join() с набором
- Объединение строк с помощью метода join
- Генераторы словарей и множеств
- Подсчет вхождений элементов
- Переопределение метода
- Python: Фильтрация списков с помощью filter()
- Обмен данными с asyncio.Queue
- Функция eval() в Python
- Оболочка Python
- Работа с аргументами командной строки
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Python и Монти Пайтон
- Форматирование строк в Python.
- Оператор «not» в Python
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Howdoi — получение ответов из терминала
- Добавление элемента к кортежу
