Développement asynchrone de la coroutine: meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité et les performances du traitement des mégadonnées

introduction

Avec l'augmentation continue de la quantité de données et l'augmentation de la demande d'entreprise, le traitement des mégadonnées est devenu un défi important pour les développeurs. Lorsqu'ils sont confrontés à un traitement de données à grande échelle, les méthodes de programmation synchrones traditionnelles sont susceptibles de rencontrer des goulots d'étranglement de performances et des problèmes d'inefficacité. Le développement asynchrone de la coroutine améliore considérablement la vitesse et l'efficacité du traitement des données en effectuant des tâches simultanément et en planifiant les ressources informatiques. Cet article introduira en détail les concepts et applications de base du développement asynchrone de la coroutine pour aider les développeurs à maîtriser cette technologie pour améliorer les performances du traitement des mégadonnées.

Qu'est-ce que le développement de coroutine asynchrone

Le développement de coroutine asynchrone est une méthode de programmation simultanée efficace qui décompose les tâches dans un programme en coroutines indépendantes, en utilisant des boucles d'événements et des mécanismes de planification des tâches pour permettre l'exécution de ces coroutines simultanée. Par rapport aux méthodes de programmation traditionnelles multipliées, les coroutines sont plus légères, évitant les frais généraux de la commutation de threads, et sont donc plus adaptés au traitement des données à grande échelle, en particulier dans les tâches à forte intensité d'E / S.

Avantages des coroutines asynchrones

• Réduire le temps d'attente: les coroutines asynchrones peuvent effectuer d'autres tâches en attendant les opérations d'E / S, en utilisant pleinement les ressources CPU et en réduisant considérablement le temps d'attente.
• Améliorer les performances globales: la nature légère des coroutines leur permet de soutenir une concurrence plus élevée, augmentant ainsi le débit et la vitesse de réponse pour le traitement des données à grande échelle.
• Logique de programmation simplifiée: Contrairement à la programmation multi-thread, les coroutines ne nécessitent pas de mécanismes de synchronisation complexe de thread, évitez les problèmes tels que les blocs de blocage et les conditions de course et réduisent les difficultés de développement.

Exemples de code spécifiques pour le développement asynchrone de la coroutine

Supposons que notre tâche consiste à lire les données d'une base de données de données massives, à les traiter puis à l'écrire dans une autre base de données. Les méthodes traditionnelles de programmation synchrone peuvent entraîner des temps de traitement trop longs, tandis que le développement asynchrone du coroutine peut améliorer considérablement l'efficacité du traitement. Voici un exemple simplifié de l'implémentation à l'aide des bibliothèques Python Coroutine `ASYNCIO` et` AIOHTTP` Bibliothèques:

 Importer Aiohttp

async def fetch_data (URL):
    Async avec aiohttp.clientcession () comme session:
        asynchronisation avec session.get (URL) comme réponse:
            data = attendre la réponse.json ()
            Retour des données

Dans cet extrait de code, nous utilisons la bibliothèque `AIOHTTP` pour envoyer des demandes HTTP asynchrones et renvoyer les données de réponse au format JSON.

Coroutine fonctionne pour le traitement des données

 Async Def Process_data (données):
    # Logical return proced_data pour le traitement des données

Dans cette fonction `process_data`, nous pouvons écrire la logique de traitement des données en fonction des besoins réels.

Coroutine Fonctions écrites dans la base de données

 importer aiomysql

async def write_data (données):
    Conn = Await AioMysql.Connect (host = 'localhost', port = 3306, user = 'username', mot de passe = 'mot de passe', db = 'database')
    curseur = attendre conn.cursor ()
    attendre curseur.exécute ('insérer dans les valeurs du tableau (données) (?)', (données)))
    attendre Conn.Commit ()
    attendre curseur.close ()
    Conn.close ()

Dans cet exemple de code, nous utilisons la bibliothèque `AIOMYSQL` pour nous connecter de manière asynchrone à la base de données MySQL et effectuer l'opération d'insertion.

Fonction principale: planifier la coroutine

 importer asyncio

asynchrone def main ():
    url = 'http://www.example.com/api/data'
    data = attendre fetch_data (URL)
    processEd_data = attendre process_data (données)
    Await Write_data (ProcessEd_data)

LOOP = asyncio.get_event_loop ()
loop.run_until_complete (main ())

Dans la fonction principale, nous créons une boucle d'événement qui planifie les trois fonctions Coroutine ci-dessus en séquence. De cette façon, nous pouvons traiter des données à grande échelle dans un environnement concurrent efficace.

en conclusion

L'application du développement asynchrone de la coroutine dans le traitement des mégadonnées peut considérablement améliorer la vitesse de traitement et l'efficacité du système, en particulier lorsqu'ils traitent de la concurrence élevée et des tâches d'E / S élevées, ses avantages sont plus importants. Cet article présente les concepts de base, les avantages et leur application dans le traitement des mégadonnées. Il combine des exemples de code réels pour aider les développeurs à mieux comprendre et maîtriser cette technologie. En utilisant rationnellement les coroutines asynchrones, les développeurs peuvent améliorer considérablement l'efficacité du traitement des données et relever les défis croissants des données.