Три способа выполнить множество задач с asyncio
Функция для примера:
async def do_it(n):
await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1))
return n
1. Последовательный вызов
async def main():
for i in range(100):
result = await do_it(i)
Такой вызов имеет смысл только тогда, когда результат одной задачи требуется для вызова следующей.
Если они независимы, то это антипаттерн, так как аналогичен простому синхронному вызову по очереди.
2. Упорядоченный результат
async def main():
tasks = [do_it(i) for i in range(100)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
Выполняет корутины конкурентно и возвращает результат в виде списка.
Полезен когда требуется получить результаты в том же порядке в котором задачи отправлены.
3. Результат по мере готовности
tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(100)]
for cor in asyncio.as_completed(tasks):
result = await cor
Так же выполняет корутины конкурентно, но не гарантирует порядок. Результат возвращается по мере готовности, каждый отдельно.
Полезен когда нужно обработать любой ответ как можно скорее.
#async
Lookonchain | ꘜ
Whales are accumulating $BGB recently.
0x8900 withdrew 192,668 $BGB($936K) from #Bitget over the past 2 months.
0x171D withdrew 30,607 $BGB($134K) from #Bitget 2 days ago.
0x7C9C withdrew 20,980 $BGB($102K) from #Bitget over the past 3 months.
Notably, #Bitget has burned a total of 860M $BGB($5.25B) over the past 8 months, reducing the total supply by 43%.
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x89006C3aADfF87c5113b835660E3459C6Ad61F16
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x171D1285a9a8De3f16d4c45706d4E2F4A5C9e175
https://intel.arkm.com/explorer/address/0x7C9C4f9046ba2173fae539FE62eEFAb1aBAD1523