Pythonの非同期タスクキューの例
多くのシナリオでは、ブロックされないように非同期コールバック メカニズムが必要です。簡単な例ですので参考にしてください
# !/usr /bin/env python
# -*-coding: UTF-8 -*-
インポートログ
インポートキュー
インポートスレッド
def func_a( a, b ):
return a + b
def func_b():
pass
def func_c(a, b, c):
return a, b , c
# 非同期タスクキュー
_task_queue = queue.Queue()
def async_call(function, callback, *args, **kwargs):
_task_queue.put( {
'function': function,
'callback': コールバック,
'args': args,
'kwargs': kwargs
})
def _task_queue_consumer( ):
"""
非同期タスク キュー コンシューマー
"""
while True:
try:
task = _task_queue.get()
function = task.get (' 関数 ')
コールバック = Task.get (' コールバック ')
ARGS = TASK.GET (' ARGS ')
KWARGS = TASK.GET (' KWARGS ')
if callback:
callback(function(*args, **kwargs))
ex としての例外を除く:
if callback:
callback(ex)
finally:
_task_queue.task_done ()
例外を除く ex:
logging.warning(ex)
def handle_result(result):
print(type(result), result)
if __name__ == '__main__':
t = threading.Thread(target=_task_queue_consumer)
t.daemon = True
t.start()
async_call(func_a, handle_result) , 1, 2)
async_call(func_b, handle_result)
async_call(func_c, handle_result, 1, 2, 3)
async_call(func_c, handle_result, 1, 2, 3, 4)
_t ask_queue .join()

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。
