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데이터 양이 지속적으로 증가하고 비즈니스 수요가 증가함에 따라 빅 데이터 처리는 개발자에게 중요한 과제가되었습니다. 대규모 데이터 처리에 직면 할 때 전통적인 동기 프로그래밍 방법은 성능 병목 현상 및 비 효율성 문제에 직면하기 쉽습니다. 비동기식 코 루틴 개발은 동시에 작업을 수행하고 컴퓨팅 리소스를 예약함으로써 데이터 처리의 속도와 효율성을 크게 향상시킵니다. 이 기사는 비동기식 코 루틴 개발의 기본 개념과 응용 프로그램을 자세히 소개하여 개발자 가이 기술을 마스터하여 빅 데이터 처리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
비동기식 코 루틴 개발은 이벤트 루프 및 작업 스케줄링 메커니즘을 사용하여 이러한 코 루틴을 동시에 실행할 수 있도록 프로그램의 작업을 독립적 인 코 루틴으로 분해하는 효율적인 동시 프로그래밍 방법입니다. 기존의 다중 스레드 프로그래밍 방법과 비교할 때, 코 루틴은 더 가볍고 스레드 스위칭의 오버 헤드를 피하기 때문에 특히 I/O 집약적 인 작업에서 대규모 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다.
우리의 작업이 대규모 데이터 데이터베이스에서 데이터를 읽고 처리 한 다음 다른 데이터베이스에 작성하는 것입니다. 전통적인 동기 프로그래밍 방법으로 인해 처리 시간이 너무 길어질 수 있지만 비동기 코 루틴 개발은 처리 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다음은 Python Coroutine 라이브러리`Asyncio` 및`aiohttp` 라이브러리를 사용한 구현의 단순화 된 예입니다.
AIOHTTP 가져 오기
Async def fetch_data (URL) :
세션으로 aiohttp.clientsession ()과 비동기 :
응답으로 session.get (url)과 비동기 : 응답 :
data = await response.json ()
반환 데이터이 코드 스 니펫에서는`aiohttp` 라이브러리를 사용하여 비동기 HTTP 요청을 보내고 응답 데이터를 JSON 형식으로 반환합니다.
Async def process_data (데이터) :
# 데이터 처리를위한 논리적 반환 processed_data이`process_data` 기능에서는 실제 요구에 따라 데이터 처리 로직을 작성할 수 있습니다.
aiomysql을 가져옵니다
Async def write_data (데이터) :
conn = aiomysql.connect (host = 'localhost', port = 3306, user = 'username', password = 'password', db = 'database')
cursor = await conn.cursor ()
cursor.execute를 기다립니다 ( '테이블에 삽입 (data) 값 (?)', (data,))
conn.commit ()를 기다립니다.
cursor.close ()를 기다립니다.
conn.close ()이 코드 예제에서는`aiomysql` 라이브러리를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 비동기로 연결하고 삽입 작업을 수행합니다.
Asyncio 가져 오기
Async def main () :
url = 'http://www.example.com/api/data'
data = awate retch_data (url)
Processed_data = Await Process_Data (데이터)
write_data (processed_data)
loop = asyncio.get_event_loop ()
loop.run_until_complete (main ())기본 기능에서는 위의 세 개의 코 루틴 기능을 순서대로 일정화하는 이벤트 루프를 만듭니다. 이런 식으로, 우리는 효율적인 동시 환경에서 대규모 데이터를 처리 할 수 있습니다.
빅 데이터 처리에서 비동기식 코 루틴 개발을 적용하면 특히 높은 동시성 및 높은 I/O 작업을 처리 할 때 시스템의 처리 속도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 기사는 빅 데이터 처리에서 기본 개념, 장점 및 응용 프로그램을 소개합니다. 실제 코드 예제를 결합하여 개발자 가이 기술을 더 잘 이해하고 마스터 할 수 있도록 도와줍니다. 비동기식 코 루틴을 합리적으로 사용함으로써 개발자는 데이터 처리 효율성을 크게 향상시키고 성장하는 데이터 문제를 해결할 수 있습니다.
