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"
- Объединение коллекций в Python
- Работа с итераторами через срезы
- Создание итератора
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Функция sleep() в Python
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Проекты на Python
- Удаление файлов и папок в Python
- Создание пар из последовательностей
- Удаление специальных символов с помощью re.sub
- Экспорт данных в файл.
- Установка и использование модуля «howdoi»
- Python reversed() vs срез[::-1]
- Создание словарей с defaultdict
- Метод rpow в Python
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Python union() функция — объединение множеств
- Функция с *args.
- Объединение списков в строку
- Поиск простых чисел
- Использование функции product
- Управление виртуальными окружениями в Python
- Управление IP-адресами через прокси
- Оболочка Python
- Перегрузка операторов в Python
- Подсчет элементов в Python
- Вызов функций по строке в Python.
- Добавление элемента к кортежу
- Функция reduce() из модуля functools
- Генераторные функции в Python
- Генераторы и сеты в Python
- Использование модуля __future__
- Удаление элемента из списка
- Запрос пароля с помощью getpass
- enumerate() в Python для работы с индексами
- Использование функции enumerate()
- ROT13 Шифр Цезаря в Python
- Закрытие файла в Python
- Список переменных в Python
- Непрерывная проверка в Python
- Многопроцессорное программирование в Python
- Обработка ошибок ввода данных
- Поиск наиболее частого элемента
- Транспонирование матрицы в Python
