Talkpython
Talk Python Training - это ведущая онлайн-тренинговая компания, основанная в 2016 году с явной целью обеспечения высококачественного, глубоко технического обучения Python.
Асинхронные методы и примеры в Python
Async Techniques and Examples in Python
★5 (всего оценок - 38)
Продолжительность
5 ч 2 мин
Категория
PythonКоличество уроков
113 Видео
Дата добавления
15 окт. 2018 г., 08:46
Язык
Английский
Дата обновления
15 окт. 2018 г., 09:05
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
Посмотреть больше
- Урок 1.00:01:27Course introduction
- Урок 2.00:01:52Async for taking full advantage of modern CPUs
- Урок 3.00:04:53Topics covered
- Урок 4.00:00:45Student prerequisites
- Урок 5.00:00:49Meet your instructor
- Урок 6.00:02:05Video player: A quick feature tour
- Урок 7.00:01:40Do you have Python 3?
- Урок 8.00:00:39Getting Python 3
- Урок 9.00:00:54Recommended text editor
- Урок 10.00:01:14Hardware requirements
- Урок 11.00:01:02Get the source code
- Урок 12.00:03:43Async for computational speed
- Урок 13.00:03:55Demo: Why you need async for speed
- Урок 14.00:03:53An upper bound for async speed improvement
- Урок 15.00:01:50Async for scalability
- Урок 16.00:03:34Concept: Visualizing a synchronous request
- Урок 17.00:02:15Concept: Visualizing an asynchronous request
- Урок 18.00:04:25Python's async landscape
- Урок 19.00:02:53Why threads don't perform in Python
- Урок 20.00:01:16Python async landscape: asyncio
- Урок 21.00:03:51I/O-driven concurrency
- Урок 22.00:09:05Demo: Understanding basic generators
- Урок 23.00:03:08Demo: The producer-consumer app
- Урок 24.00:05:36Demo: Make the producer-consumer async
- Урок 25.00:07:17Demo: Make the producer-consumer async (methods)
- Урок 26.00:01:18Concept: asyncio
- Урок 27.00:01:47Performance improvements of producer consumer with asyncio
- Урок 28.00:04:38Faster asyncio loops with uvloop
- Урок 29.00:01:07Let's do some real work
- Урок 30.00:03:09Synchronous web scraping
- Урок 31.00:09:17async web scraping
- Урок 32.00:01:25Concept: async web scraping
- Урок 33.00:03:42Other async-enabled libraries
- Урок 34.00:01:07Python async landscape: Threads
- Урок 35.00:01:13Visual of thread execution
- Урок 36.00:02:34How to choose between asyncio and threads
- Урок 37.00:05:00Demo: hello threads
- Урок 38.00:03:53Demo: Waiting on more than one thread
- Урок 39.00:03:10Demo: Something productive with threads
- Урок 40.00:01:42Concept: Thread API
- Урок 41.00:00:42Concept: Tips for multiple threads
- Урок 42.00:06:02Cancelling threads with user input
- Урок 43.00:01:22Concept: Timeouts
- Урок 44.00:05:46Demo: Attempting to leverage multiple cores with threads
- Урок 45.00:00:47Python async landscape: Thread Safety landscape
- Урок 46.00:01:28Threads are dangerous
- Урок 47.00:03:35Visualizing the need for thread safety
- Урок 48.00:05:05Demo: An unsafe bank
- Урок 49.00:04:35Demo: Make the bank safe (global)
- Урок 50.00:01:45Demo: A missed lock in our bank (global)
- Урок 51.00:05:50Demo: Make the bank safe (fine-grained)
- Урок 52.00:03:45Demo: Breaking a deadlock
- Урок 53.00:01:43Concept: Basic thread safety
- Урок 54.00:01:03Python async landscape: multiprocessing
- Урок 55.00:01:52Introduction to scaling CPU-bound operations
- Урок 56.00:04:56Demo: Scaling CPU-bound operations with multiprocessing
- Урок 57.00:01:22Concept: Scaling CPU-bound operations
- Урок 58.00:02:19Multiprocessing return values
- Урок 59.00:01:00Concept: Return values
- Урок 60.00:01:51Python async landscape: Execution pools
- Урок 61.00:02:22Demo: Executor app introduction
- Урок 62.00:06:45Demo: Executor app (threaded-edition)
- Урок 63.00:01:47Demo: Executor app (process-edition)
- Урок 64.00:01:43Concept: Execution pools
- Урок 65.00:01:32Python async landscape: asyncio derivatives
- Урок 66.00:04:32Why do we need more libraries?
- Урок 67.00:02:22Introducing unsync
- Урок 68.00:04:22Demo: unsync app introduction
- Урок 69.00:05:55Demo: unsync app for mixed-mode parallelism
- Урок 70.00:03:11Concept: Mixed-mode parallelism with unsync
- Урок 71.00:01:11Introducing Trio
- Урок 72.00:01:02Demo: Starter code for Trio app
- Урок 73.00:04:54Demo: Converting from asyncio to Trio
- Урок 74.00:01:57Demo: Cancellation with Trio
- Урок 75.00:01:17Concept: Trio nurseries
- Урок 76.00:00:56The trio-async package
- Урок 77.00:01:21Python async landscape: Async web
- Урок 78.00:01:32Review: Request latency again
- Урок 79.00:05:02Demo: Introducing our Flask API
- Урок 80.00:01:51There is no async support for Flask
- Урок 81.00:01:06Demo: Introducing Quart for async Flask
- Урок 82.00:01:30Demo: Converting from Flask to Quart
- Урок 83.00:04:39Demo: Making our API async
- Урок 84.00:01:34Demo: An async weather endpoint
- Урок 85.00:02:37Concept: Flask to Quart
- Урок 86.00:02:01Load testing web apps with wrk
- Урок 87.00:03:17A note about rate limiting with external services
- Урок 88.00:03:33Performance results
- Урок 89.00:01:42Remember to run on an ASGI server
- Урок 90.00:01:32Python async landscape: Cython
- Урок 91.00:01:45C and Python are friends
- Урок 92.00:03:00Why Cython
- Урок 93.00:02:27Cython syntax compared
- Урок 94.00:05:37Demo: Hello Cython
- Урок 95.00:01:12Concept: Getting started with Cython
- Урок 96.00:02:47Demo: Fast threading with cython (app review)
- Урок 97.00:01:40Demo: Fast threading with Cython (hotspot)
- Урок 98.00:02:20Demo: Fast threading with Cython (conversion)
- Урок 99.00:04:06Demo: Fast threading with Cython (GIL-less)
- Урок 100.00:02:53Demo: Fast threading with Cython (int overflow issues)
- Урок 101.00:01:25Concept: Cython's nogil
- Урок 102.00:00:35The finish line
- Урок 103.00:02:01Review: Why async?
- Урок 104.00:01:04Review: asyncio
- Урок 105.00:01:19Review: Threads
- Урок 106.00:02:17Review: Thread safety
- Урок 107.00:02:14Review: multiprocessing
- Урок 108.00:01:45Review: Execution pools
- Урок 109.00:01:59Review: Mixed-mode parallelism
- Урок 110.00:01:35Review: Coordination with Trio
- Урок 111.00:01:18Review: Async Flask
- Урок 112.00:01:39Review: Cython
- Урок 113.00:00:17Thanks and goodbye
Автор - Talkpython
Другие материалы в этой категории
Комментарии
AnonymousПривет! Ребят, там для тех кто в школе немецкий учил, сабов случайно не появилось? Заметил что последние видео с Tallpython с субтитрами. Буду благодарен, если добавите для данного курса тоже.