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 ior для битовых операций
- Курсы Яндекс Практикум
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Создание и обучение модели с Keras
- Проверка файла .py на синтаксис.
- Метод split() для разделения строк
- Работа с deque в Python
- Работа с OpenCV
- Избегайте использования goto
- Асинхронное выполнение задач в Python
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Создание детектора плагиата
- Построение графиков в Matplotlib
- Считывание бинарного файла в Python
- Оператор in для Python
- Операция += для списков
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Мощь вложенных функций в Python
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Получение списка кортежей из словаря
- Удаление элементов по срезу
- Генерация резюме в Gensim
- Создание уникального множества
- Проверка типа данных
- Сравнение объектов в Python
- Статическая типизация в Python
- Объединение объектов в Python
- Преобразование символов с помощью map
- Список переменных в Python
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Компиляция регулярных выражений
- Применение промокода в Много лосося
- Подсчет вхождений элементов
- Flask: создание веб-приложений
- Удаление элементов во время итерации
- Библиотека wikipedia для Python
- Работа с JSON в Python
- Срезы в Python
- Поиск наиболее частого элемента списке
- Использование модуля __future__
- Работа со словарями
- Вывод баннеров
- Многоточие в Python
- Хранение данных
- Множественное наследование в Python
- Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
- Списковые включения в Python
- Работа с модулем os в Python
- Итераторы с потерямиZIP
