


Saling kendali Pada Python kemas kini sokongan async
Sudah agak lama sejak kemas kini IoP terakhir saya. Jom kejar!
Peningkatan ketara telah ditambahkan pada antara muka baris arahan IoP:
-
Perubahan Nama: Modul
grongier.pex
telah dinamakan semula kepadaiop
untuk diselaraskan dengan penjenamaan baharu projek. - Sokongan Asynchronous: IoP kini menyokong sepenuhnya fungsi tak segerak dan coroutine.
Penamaan Semula Projek
Modul grongier.pex
kekal boleh diakses untuk keserasian ke belakang tetapi akan dialih keluar dalam keluaran akan datang. Gunakan modul iop
untuk pembangunan baharu.
Fungsi Tak Segerak
Walaupun IoP telah lama menyokong panggilan tak segerak, penggunaan langsung fungsi tak segerak dan coroutine sebelum ini tidak tersedia. Sebelum meneroka ciri baharu ini, mari semak cara panggilan tak segerak berfungsi dalam InterSystems IRIS dan periksa dua contoh.
Panggilan Asynchronous Legasi
Ini menggambarkan pendekatan tradisional:
from iop import BusinessProcess from msg import MyMessage class MyBP(BusinessProcess): def on_message(self, request): msg_one = MyMessage(message="Message1") msg_two = MyMessage(message="Message2") self.send_request_async("Python.MyBO", msg_one, completion_key="1") self.send_request_async("Python.MyBO", msg_two, completion_key="2") def on_response(self, request, response, call_request, call_response, completion_key): if completion_key == "1": self.response_one = call_response elif completion_key == "2": self.response_two = call_response def on_complete(self, request, response): self.log_info(f"Received response one: {self.response_one.message}") self.log_info(f"Received response two: {self.response_two.message}")
Ini mencerminkan gelagat panggilan tak segerak dalam IRIS. send_request_async
menghantar permintaan kepada Operasi Perniagaan dan on_response
mengendalikan respons yang diterima. completion_key
membezakan respons.
Fungsi Berbilang Permintaan Segerak
Walaupun bukan sepenuhnya baharu, keupayaan untuk menghantar berbilang permintaan segerak secara serentak patut diberi perhatian:
from iop import BusinessProcess from msg import MyMessage class MyMultiBP(BusinessProcess): def on_message(self, request): msg_one = MyMessage(message="Message1") msg_two = MyMessage(message="Message2") tuple_responses = self.send_multi_request_sync([("Python.MyMultiBO", msg_one), ("Python.MyMultiBO", msg_two)]) self.log_info("All requests have been processed") for target, request, response, status in tuple_responses: self.log_info(f"Received response: {response.message}")
Contoh ini menghantar dua permintaan secara serentak kepada Operasi Perniagaan yang sama. Respons ialah tuple yang mengandungi sasaran, permintaan, respons dan status untuk setiap panggilan. Ini amat berguna apabila pesanan permintaan tidak penting.
Fungsi Tak Segerak dan Coroutine
Berikut ialah cara untuk memanfaatkan fungsi async dan coroutine dalam IoP:
import asyncio from iop import BusinessProcess from msg import MyMessage class MyAsyncNGBP(BusinessProcess): def on_message(self, request): results = asyncio.run(self.await_response(request)) for result in results: print(f"Received response: {result.message}") async def await_response(self, request): msg_one = MyMessage(message="Message1") msg_two = MyMessage(message="Message2") tasks = [self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_one), self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_two)] return await asyncio.gather(*tasks)
Ini menghantar berbilang permintaan serentak menggunakan send_request_async_ng
. asyncio.gather
memastikan semua respons ditunggu serentak.
Jika anda telah mengikuti sejauh ini, sila komen "Boomerang"! Ia akan sangat bermakna. Terima kasih!
await_response
ialah coroutine yang menghantar berbilang permintaan dan menunggu semua jawapan.
Kelebihan menggunakan fungsi async dan coroutine termasuk prestasi yang dipertingkatkan melalui permintaan selari, kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan yang dipertingkatkan, peningkatan fleksibiliti menggunakan modul asyncio
dan pengendalian pengecualian dan tamat masa yang lebih baik.
Perbandingan Kaedah Asynchronous
Apakah perbezaan utama antara send_request_async
, send_multi_request_sync
dan send_request_async_ng
?
-
send_request_async
: Menghantar permintaan dan menunggu jawapan hanya jikaon_response
dilaksanakan dancompletion_key
digunakan. Mudah tetapi kurang berskala untuk permintaan selari. -
send_multi_request_sync
: Menghantar berbilang permintaan serentak dan menunggu semua jawapan. Mudah digunakan, tetapi pesanan tindak balas tidak dijamin. -
send_request_async_ng
: Menghantar berbilang permintaan serentak dan menunggu semua respons, mengekalkan susunan respons. Memerlukan fungsi async dan coroutine.
Selamat berbilang benang!
Atas ialah kandungan terperinci Saling kendali Pada Python kemas kini sokongan async. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
