Python 异步: 常见反对意见(24)

简介: Python 异步: 常见反对意见(24)

动动发财的小手,点个赞吧!

Asyncio 和协程可能不是解决程序中所有并发问题的最佳解决方案。话虽这么说,但也可能存在一些误解,使您无法充分利用 Python 中 asyncio 的功能。

在本节中,我们回顾了开发人员在考虑使用Asyncio时看到的一些常见异议。

1. 全局解释器锁(GIL)怎么样?

GIL 保护 Python 解释器的内部免受多线程的并发访问和修改。异步事件循环在一个线程中运行。这意味着所有协程都在单个线程中运行。因此,在使用 asyncio 和协程时 GIL 不是问题。

2. Python 协程是“真实的”吗?

协同程序在软件中进行管理。协程在 Python 运行时的 asyncio 事件循环中运行和管理(切换)。它们不是底层操作系统提供的功能的软件表示,如线程和进程。从这个意义上说,Python 不支持“原生协程”,但我不确定现代操作系统中是否存在这样的东西。

3. Python 不是并发错误吗?

错!

Python 通过协程、线程和进程提供一流的并发性。它已经存在了很长时间,并广泛用于开源和商业项目中。

4. Python 不是并发的坏选择吗?

开发人员喜欢 Python 的原因有很多,最常见的原因是它易于使用且开发速度快。Python 通常用于胶水代码、一次性脚本,但越来越多地用于大型软件系统。如果您使用的是Python,然后需要并发,那么您可以使用所拥有的东西。问题是毫无意义的。

如果您需要并发性并且您没有选择一种语言,那么另一种语言可能更合适,也可能不合适。考虑项目的功能和非功能需求(或用户需求、愿望和期望)的全部范围以及不同开发平台的功能。

5. 为什么不使用线程呢?

您可以使用线程而不是异步。任何使用线程开发的程序都可以重写为使用 asyncio 和协程。任何使用协程和 asyncio 开发的程序都可以重写为使用线程。在项目中采用 asyncio 是一种选择。

在大多数情况下,它们在功能上是等效的。许多用例将使用线程执行得更快,并且可能为更广泛的 Python 开发人员所熟悉。

网络编程和执行系统命令领域的一些用例在使用 asyncio 时可能更简单(代码更少),并且比使用线程更具可扩展性。

相关文章
|
2月前
|
并行计算 数据处理 Python
Python并发编程迷雾:IO密集型为何偏爱异步?CPU密集型又该如何应对?
在Python的并发编程世界中,没有万能的解决方案,只有最适合特定场景的方法。希望本文能够为你拨开迷雾,找到那条通往高效并发编程的光明大道。
47 2
|
3月前
|
开发框架 并行计算 算法
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
56 4
|
27天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Grequests,非常 Nice 的 Python 异步 HTTP 请求神器
在Python开发中,处理HTTP请求至关重要。`grequests`库基于`requests`,支持异步请求,通过`gevent`实现并发,提高性能。本文介绍了`grequests`的安装、基本与高级功能,如GET/POST请求、并发控制等,并探讨其在实际项目中的应用。
37 3
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
探索Python中的异步编程:从asyncio到异步数据库操作
在这个快节奏的技术世界里,效率和性能是关键。本文将带你深入Python的异步编程世界,从基础的asyncio库开始,逐步探索到异步数据库操作的高级应用。我们将一起揭开异步编程的神秘面纱,探索它如何帮助我们提升应用程序的性能和响应速度。
|
2月前
|
调度 Python
深入理解 Python 中的异步操作 | python小知识
在现代编程中,异步操作是一个非常重要的概念,尤其是在处理 I/O 密集型任务时。使用异步操作可以显著提高程序的性能和响应速度。Python 提供了 `async` 和 `await` 关键字,使得编写异步代码变得更加直观和简洁【10月更文挑战第8天】
37 2
|
2月前
|
数据采集 前端开发 NoSQL
Python编程异步爬虫实战案例
Python编程异步爬虫实战案例
81 2
|
1月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
python协程+异步总结!
本文介绍了Python中的协程、asyncio模块以及异步编程的相关知识。首先解释了协程的概念和实现方法,包括greenlet、yield关键字、asyncio装饰器和async/await关键字。接着详细讲解了协程的意义和应用场景,如提高IO密集型任务的性能。文章还介绍了事件循环、Task对象、Future对象等核心概念,并提供了多个实战案例,包括异步Redis、MySQL操作、FastAPI框架和异步爬虫。最后提到了uvloop作为asyncio的高性能替代方案。通过这些内容,读者可以全面了解和掌握Python中的异步编程技术。
51 0
|
2月前
|
数据处理 Python
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
31 3
|
3月前
|
数据库 开发者 Python
实战指南:用Python协程与异步函数优化高性能Web应用
在快速发展的Web开发领域,高性能与高效响应是衡量应用质量的重要标准。随着Python在Web开发中的广泛应用,如何利用Python的协程(Coroutine)与异步函数(Async Functions)特性来优化Web应用的性能,成为了许多开发者关注的焦点。本文将从实战角度出发,通过具体案例展示如何运用这些技术来提升Web应用的响应速度和吞吐量。
37 1
|
3月前
|
调度 Python
揭秘Python并发编程核心:深入理解协程与异步函数的工作原理
在Python异步编程领域,协程与异步函数成为处理并发任务的关键工具。协程(微线程)比操作系统线程更轻量级,通过`async def`定义并在遇到`await`表达式时暂停执行。异步函数利用`await`实现任务间的切换。事件循环作为异步编程的核心,负责调度任务;`asyncio`库提供了事件循环的管理。Future对象则优雅地处理异步结果。掌握这些概念,可使代码更高效、简洁且易于维护。
40 1