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
#reference
https://observingtime.cam/
коллекция слоу рефреш рейт камер, используемых в основном для мониторинга погоды и ветра. теперь мой любимый сайт. напоминает о реальном течении времени и помогает на несколько секунд отпустить тревогу о том, что ничего не успеваешь
На сайте добавлен раздел “Справочник”. В настоящий момент в нём собрана коллекция рекомендуемых книг для проектирования интерфейсов, перечень гайдлайнов и дизайн-систем, небольшой список международных стандартов по некоторым предметным областям и список некоторых интересных научных публикаций. #reference
https://protraktor.design/ru/reference/