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
An #Ethereum ICO participant who bought 100K $ETH(costing $31K) sold 4,283 $ETH($18.97M) again recently.
He has sold 44,284 $ETH($105M) at an average price of $2,378 since 2021, leaving 55,716 $ETH($261.6M).
The total profit is ~$366.8M, an 11,835x return!
https://etherscan.io/address/0x815c53bf36a3bc8b066715da459b365e6ce6c3ed
https://etherscan.io/address/0x2c06dd922b61514aafedd84488c0c28e6dcf0e99
Lookonchain | ꘜ
An #Ethereum ICO participant who received 20,000 $ETH( cost $6,200, now $86.6M) just sold another 2,300 $ETH($9.91M) 20 minutes ago, leaving him with 1,623 $ETH($6.99M).
https://x.com/lookonchain/status/1729788901756211328