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
⚡ Друзья!
Наши коллеги из центра мониторинга и реагирования (UserGate MRC) 👨🎓 подготовили продолжение исследования средств осуществления DDoS-атак на российские ИТ-системы.
На этот раз речь пойдет о трёх различных инструментах и инфраструктуре, используемых для DDoS-атак. 💻
Статья будет полезна для специалистов ИБ, а также для всех читателей, интересующихся реверс-инжинирингом и сетевой безопасностью.
Заваривайте чай/кофе, усаживайтесь поудобнее и переходите по ссылке.
#UserGate#UserGateMRC#MRC