Asyncio.gather wird verwendet, um mehrere Coroutinen gleichzeitig auszuführen und eine Liste von Ergebnissen zurückzugeben, die die Effizienz der I/O-intensiven Aufgaben erheblich verbessern k?nnen. 1. Verwenden Sie asyncio.gather (*coroutines), um mehrere Coroutinen gleichzeitig auszuführen, wie z. 2. Wenn eine einzelne Aufgabe fehlschl?gt und die Gesamtausführung nicht beeinflusst, k?nnen Sie return_exceptions = true festlegen, um die Ausnahme als Ergebnis zurückzugeben, anstatt alle Aufgaben zu unterbrechen. 3. Die zutreffenden Szenarien umfassen Stapel -API -Anrufe, Paralleldatei -Lesen, Crawlers und gleichzeitige Anfragen von Microservice; 4. Beachten Sie, dass Coroutine -Objekte (wie Func ()) anstelle von Funktionsnamen übergeben werden müssen, und Coroutinen mit Parametern k?nnen durch Listenableitung generiert werden. Die korrekte Verwendung von asyncio.gather kann die Programmleistung erheblich verbessern, insbesondere für Szenarien, in denen mehrere unabh?ngige asynchrone Aufgaben parallel ausgeführt werden.
asyncio.gather
ist eine sehr praktische Funktion im Python asyncio
-Modul. Es wird verwendet, um mehrere Coroutinen gleichzeitig auszuführen, zu warten, bis sie abgeschlossen sind, und schlie?lich die Ergebnisliste zurückzugeben. Es kann die Ausführungseffizienz von I/O-intensiven Aufgaben erheblich verbessern.

Im Folgenden finden Sie ein klares und praktisches asyncio.gather
Gather -Beispiel, um Ihnen zu helfen, die Verwendung schnell zu verstehen.
? Basisnutzungsbeispiel: Führen Sie mehrere asynchrone Aufgaben gleichzeitig aus
Asyncio importieren Importieren Sie AIOHTTP # müssen zuerst installieren: PIP Installieren Sie AIOHTTP Async def fetch_data (Sitzung, URL): print (f "Startanforderung: {url}") Async mit Session.get (URL) als Antwort: result = act auf response.text () print (f "vollst?ndige Anfrage: {url}, Inhaltsl?nge: {len (Ergebnis)}") Return len (Ergebnis) Async def Main (): URLS = [ "https://httpbin.org/delay/1", "https://httpbin.org/delay/2", "https://httpbin.org/json" ] asynchron mit aiohttp.clientSession () als Sitzung: # Verwenden Sie asyncio.gather, um mehrere Anfragen gleichzeitig auszuführen. *[fetch_data (Sitzung, URL) für URL in URLs] ) print ("alle Ergebnisse:", Ergebnisse) # Asyncio.run (main ()) rennen)
? veranschaulichen
-
asyncio.gather(*coroutines)
erh?lt mehrere Coroutine -Objekte und führt sie gleichzeitig aus. - Alle Aufgaben beginnen gleichzeitig, und
gather
werden darauf warten, dass alle abgeschlossen sind. - Der Rückgabewert ist eine Liste in der Reihenfolge der eingehenden Coroutinen.
- Implementieren Sie asynchrone HTTP -Anfragen mit
aiohttp
(viel schneller alsrequests
, insbesondere wenn eine gro?e Anzahl von Anfragen vorliegt).
?? Fehlerbehandlung: Wie kann man einen Fehler vermeiden, der alle Fehler verursacht?
Wenn eine der Coroutines eine Ausnahme auswirft, wird gather
standardm??ig gebrochen und eine Ausnahme ausgel?st, und andere Aufgaben werden abgesagt.

Wenn Sie auch dann weiter ausführen m?chten, wenn eine Aufgabe fehlschl?gt , k?nnen Sie return_exceptions=True
verwenden:
Async def bad_request (): ValueError erh?hen ("Fehler!") Async def main_with_error_handling (): Ergebnisse = erwarten Sie asyncio.gather ( fetch_data (Sitzung, URLs [0]), Ungültige Anforderung(), fetch_data (Sitzung, URLs [1]), return_exceptions = true # Fehler werden auch als Ergebnis zurückgegeben und nicht geworfen) Für I führen Sie zu Aufz?hlung (Ergebnisse): Wenn is isinstance (Ergebnis, Ausnahme): print (f "task {i} fehlgeschlagen: {result}") anders: print (f "task {i} Erfolg: {result}")
Die Ausgabe kann sein:

Aufgabe 0 Erfolg: 1234 Aufgabe 1 fehlgeschlagen: Ein Fehler ist aufgetreten! Aufgabe 2 Erfolg: 5678
? Anwendbare Szenarien
- Bulk Call API
- Lesen Sie parallel mehrere Dateien (asynchroner E/O)
- Crawler kriecht mehrere Seiten
- Microservice gleichzeitige Anfragen
?Things zu beachten
-
asyncio.gather
übergibt ein Coroutine -Objekt , nicht der Funktionsname. - Schreiben Sie es nicht als
asyncio.gather(func)
, sondernasyncio.gather(func())
. - Wenn die Coroutine -Funktion Parameter erfordert, verwenden Sie ein Listenverst?ndnis, um das Coroutine -Objekt zu generieren.
Grunds?tzlich ist das. asyncio.gather
ist ein leistungsstarkes Instrument zur Verbesserung der Leistung bei asynchroner Programmierung und ist besonders für Szenarien geeignet, in denen "mehrere unabh?ngige asynchrone Aufgaben zusammen ausgeführt werden". Wenn Sie es gut verwenden, wird Ihr Programm um mehrmals schneller.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython asyncio.gather Beispiel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzz?hlung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzz?hlung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisf?rmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgel?st, wenn die Referenzzahl w?hrend des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer k?nnen das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzz?hlung verarbeitet werden, ist es integriert
