Асинхронные методы и примеры в Python

Поддержка асинхронного и параллельного программирования Python сильно недооценена. В этом курсе вы узнаете весь спектр параллельных API-интерфейсов Python. Мы начнем с изучения новых и мощных асинхронных и ожидающих ключевых слов вместе с базовым модулем: asyncio. Затем мы перейдем к потокам Python для параллелизации более старых операций и многопроцессорности для операций с привязкой к ЦП. Мы закроем курс с множеством дополнительных асинхронных тем, таких как async Flask, координация задач, безопасность потоков и параллелизм на основе C с Cython.

О чем этот курс?

Этот курс полноценный. Он охватывает проверенные и основанные на основах концепции, такие как потоки и многопроцессорность, а также самые современные функции async, основанные на Python 3.7+ с async \ await.

В дополнение к основным концепциям и API для параллельного программирования вы узнаете о лучших практиках и о том, как выбирать между различными API-интерфейсами, а также как использовать их вместе для самого большого преимущества.

В этом курсе:

• Узнайте, как параллелизм позволяет повысить производительность и масштабируемость
• Создайте асинхронный код с новыми async и await ключевыми словами
• Добавьте асинхронность в приложение без дополнительных потоков или процессов
• Работа с несколькими потоками для работы в режиме ввода-вывода в Python
• Используйте блокировки и механизмы защиты потоков для защиты общих данных
• Распознавайте блокировку и посмотрите, как предотвратить их в потоках Python
• В полной мере используйте многоядерные процессоры с многопроцессорной обработкой
• Добавьте мощные ускорения с потоками Cython и Python
• Создание методов просмотра async в веб-приложениях Flask
• И многое другое

Для кого этот курс?

Любой, кто хотел бы написать код Python, который делает больше, масштабируется лучше и лучше использует современные многоядерные процессоры. Независимо от того, являетесь ли вы веб-разработчиком или учеными-исследователями данных, вы найдете множество методов для работы быстрее.

Курс не является начинающим курсом Python, поэтому ученики с небольшим опытом работы на Python должны пройти какой то базовый курс, перед началом этого.

Концепции, подкрепленные краткими визуальными эффектами

Хотя изучение темы в интерактивном режиме с помощью демонстрационных версий и живого кода очень привлекательно, но иногда информации может быть слишком много. Вот почему, когда мы сталкиваемся с новой темой, мы останавливаемся и обсуждаем ее с краткими и ясными визуальными эффектами.

Практика в каждой главе курса

Изучение кода - это интерактивный опыт. Вот почему важно написать асинхронный код и изучить приложения, которые мы создаем во время этого курса. Большинство глав имеют образцы кода, хранящиеся в репозитории GitHub, сохраненные на разных этапах всей главы. Это означает, что вы можете захватить то, что хотите, и начать пробовать код для себя.

https://github.com/talkpython/async-techniques-python-course