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
#MBG#Германия#авто
🔴 Акции Mercedes-Benz в Германии упали в пятницу после того, как производитель автомобилей класса люкс снизил прогноз прибыли на весь год.
👉 Автопроизводитель пересмотрел свой скорректированный прогноз доходности продаж до 7,5%-8,5%, что является резким падением по сравнению с предыдущим прогнозом в 10%-11%.
👆 Посмотрите на график: EPS успел уже упасть на почти 50% - и лично мне кажется, что это только начало...
Самые дорогие товары длительного пользования первыми реагируют на снижение спроса - у людей просто нет ни возможности ни желания покупать эти товары по современным ценам.
Падение покупательской способности населения обычно вызывает рецессию в экономике.
За авто следом пойдёт электроника, дискреционные люксовые товары (у топовых брендов уже сокращаются продажи).
Ждёмс...