В этом курсе вы узнаете, как создавать многопоточные, асинхронные и многопроцессорные программы на Python, чтобы они работали еще быстрее. В приложениях, взаимодействующих с другими ресурсами, много времени тратится только на ожидание передачи информации из одного места в другое. Вы узнаете, как использовать многопоточность, а также асинхронное программирование для ускорения работы программ, сильно ограниченных операциями ввода-вывода.
Сначала мы рассмотрим, откуда берутся потенциальные узкие места в скорости, а также как мы можем решить эти проблемы, а затем мы погрузимся непосредственно в техническое содержание и вместе создадим многопоточную программу, которая собирает данные из интернета, анализирует и сохраняет его в локальной базе данных.
Другие программы могут более сильно зависеть от ограничений центрального процессора. Мы также узнаем, как реализовать многопроцессорность в Python, библиотеке, которая позволяет нам использовать несколько процессоров в нашем коде Python. Благодаря этому мы сможем распределить нашу рабочую нагрузку по всем ядрам, доступным на машине, которую мы используем.
Наконец, мы также попытаемся объединить оба элемента, взглянув на то, как мы можем использовать многопроцессорность вместе с асинхронным программированием, чтобы получить максимальную выгоду для себя, максимально используя ресурсы ЦП и минимизируя время, затрачиваемое на простаивание в ожидании ответа ввода-вывода.
Вы можете найти код лекции в репозитории GitHub, ссылка на который приведена в первом уроке.
Посмотреть больше
Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай
Concurrent and Parallel Programming in Python,
а также все другие курсы, прямо сейчас!
Multiprocessing Checking Elements in List in Certain Ranges
Урок 21.00:12:11
Intro to Writing Asynchronous Programs
Урок 22.00:06:31
Asynchronous Tasks
Урок 23.00:07:41
Async Gather Method
Урок 24.00:03:13
Using Async Timeouts
Урок 25.00:03:01
Creating Asynchronous For Loops
Урок 26.00:10:29
Using Asynchronous Libraries
Урок 27.00:10:07
The Async Wait Statement
Урок 28.00:12:15
Combining Async and Multiprocessing
Комментарии
Anonymous
А да, ничего не рассказано про экзекьюторы и пулы.
Anonymous
Курс совершенно не проработан в плане методологии. Чел просто сидит и пишет код, попутно что-то рассказывая. При это использует по большей части совершенно дурацкие примеры (только в мультитрединге норм пример). При этом в мультитрединге чуть ли не половину раздела потратил на рассказ про конфигурирование приложение через ямл файл - зачем мне это в курсе про конкурентность?! Практически ничего не рассказано про синхронизацию потоков и процессов. Немного затронул очереди, но опять с идиотскими запутанными примерами.
В общем курс не рекомендую!
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Полный Курс Python 3: от Новичка до Мастера (Питон, Пайтон)
Станьте Python-программистом и изучите один из навыков, наиболее востребованных работодателями в 2020 году! Этот курс является переводом на русский язык англоязычного бестселлера, который прошли уже более 800 000 слушателей! С поддержкой на русском языке. Материалы курса можно скачать. Это более 100 блокнотов Jupyter Notebook с примерами кода и с детальными комментариями на русском языке. Это наиболее полный и в то же время простой курс
Станьте лучшим аналитиком бизнес-данных. Мы научим вас всему, что вам нужно, чтобы пройти путь от новичка до профессионального аналитика. Вы научитесь использовать Python и новейшие отраслевые инструменты и методы для принятия решений на основе данных.
Асинхронное программирование на Python для начинающих
Асинхронное программирование позволяет выдерживать большие нагрузки и писать более эффективный код. Большинство крупных проектов использует этот подход. Поэтому python-разработчикам важно знать основные принципы асинхронности, понимать отличия многопоточности от кооперативной многозадачности, и уметь все это применять на практике.
Разберитесь с одним из самых популярных языков программирования в мире, Python, используя творческий и практический подход. Python - один из самых популярных языков программирования в мире, используемый некоторыми крупнейшими компаниями в мире, такими как Facebook, Google, Netflix и Uber. В этом курсе мы научимся работать с Python с творческой точки зрения.
В общем курс не рекомендую!