ပြတ်တောင်းပြတ်တောင်း Coroutine Development - Big Data processing ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်စေရန်အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ

နိဒါန်း

အချက်အလက်ပမာဏနှင့်စီးပွားရေး 0 ယ်လိုအားတိုးမြှင့်မှုများတိုးများလာခြင်းနှင့်အတူ Big Data Processer သည် developer များအတွက်အရေးကြီးသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ အကြီးစားအချက်အလက်အပြောင်းအလဲများကိုရင်ဆိုင်သောအခါရိုးရာထပ်တူပြုခြင်းပရိုဂရမ်များသည်စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မှုများနှင့်ထိရောက်မှုပြ problems နာများနှင့်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။ esetnchronous coroutine ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည်လုပ်ငန်းများကိုတစ်ပြိုင်နက်တည်းလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့်ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များကိုစီစဉ်ခြင်းဖြင့်အချက်အလက်အပြောင်းအလဲအတွက်မြန်နှုန်းနှင့်ထိရောက်မှုကိုသိသိသာသာတိုးတက်စေသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် developer များပြုလုပ်သူများ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်စေရန်ဤနည်းပညာကိုတိုးတက်စေရန်ဤနည်းပညာကိုကူညီရန် Developments Development Development Master Master Master Master လုပ်ရန် Developerious Coroutine Developments ၏အခြေခံအယူအဆများနှင့်အပလေသူများ၏အခြေခံအယူအဆများနှင့်အသုံးချမှုများပြုလုပ်ပေးလိမ့်မည်။

ပြတ်တောင်းပြတ်တောင်း Coroutine Development ဆိုတာဘာလဲ

ပြတ်တောင်းပြတ်တောင်းပြတ်တောင်းပြတ်တောင်းဖြည့်တင်းမှုဆိုသည်မှာပရိုဂရမ်တစ်ခုတွင်ပရိုဂရမ်တစ်ခုတွင်လုပ်ငန်းများကိုလွတ်လပ်သော Corross များသို့ပြောင်းလဲခြင်း, ရိုးရာ Multi-Threading Programming method များနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် Corouttines များသည်ပိုမိုပေါ့ပါး။ ချည်မျှင်၏ overhead ကိုရှောင်ရှားရန်,

ပြတ်တောင်းပြတ်တောင်း coroutines ၏အားသာချက်များ

• စောင့်ဆိုင်းချိန်ကိုလျှော့ချပါ။ I / O စစ်ဆင်ရေးကိုစောင့်ဆိုင်းနေစဉ် CPU အရင်းအမြစ်များကိုအပြည့်အဝအသုံးချပြီးစောင့်ဆိုင်းချိန်ကိုအလွန်လျှော့ချရန်စောင့်ဆိုင်းနေစဉ်အတွင်း asynchronous coroutines များသည်အခြားအလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်နိုင်ကြသည်။
• ယေဘုယျစွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း - အလောင်းကောင်များ၏ပေါ့ပါးသောသဘောသဘာဝသည်သူတို့ကိုတစ်ပြိုင်နက်တည်းကျကျထောက်ပံ့နိုင်စေပြီးကြီးမားသောအချက်အလက်အပြောင်းအလဲများအတွက်တိုးပွားလာခြင်းနှင့်တုန့်ပြန်မှုမြန်နှုန်းကိုတိုးပွားစေသည်။
• ရိုးရှင်းသောပရိုဂရမ်မာမာရာယုတ္တိဗေဒ - စာတိုရေးပရိုဂရမ်များစွာနှင့်မတူဘဲ Corouttines သည်ရှုပ်ထွေးသောချည်မျှင်များနှင့်မတူပါ။

ပြတ်တောင်းပြတ်တောင်း coroutine ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်သတ်သတ်မှတ်မှတ်ကုဒ်များဥပမာ

ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းသည်အချက်အလက်အမြောက်အများဒေတာဘေ့စ်မှဒေတာများကိုဖတ်ရန်, ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန်နှင့်အခြားဒေတာဘေ့စ်သို့ရေးရန်ဖြစ်သည်ဆိုပါစို့။ ရိုးရာထပ်တူပြုခြင်းပရိုဂရမ်များသည်ကြာမြင့်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အချိန်ကြာမြင့်စွာဖြစ်ပေါ်နိုင်ပြီး, ဤတွင် Python Coroutine Libson စာကြည့်တိုက်များနှင့် `asyncio`` `aiohttp` libraries ကို အသုံးပြု. အကောင်အထည်ဖော်မှုဥပမာ၏ဥပမာဥပမာတစ်ခုမှာ -

 airohtp တင်သွင်း

Async def fetch_data (URL):
    Aiohttp.CliesessiveSessions () session တစ်ခုအဖြစ် Async:
        Session.GET (URL) နှင့်အတူ Async: တုံ့ပြန်မှုအဖြစ်:
            Data = refiting.json ()
            ဒေတာကိုပြန်သွားပါ

ဤကုဒ်နံပါတ်တွင် `Aiohttp` စာကြည့်တိုက်ကို adsynchronous http တောင်းဆိုမှုများကိုပေးပို့ရန်နှင့် JSON format ရှိတုန့်ပြန်မှုအချက်အလက်များကိုပြန်သွားရန်။

ဒေတာအပြောင်းအလဲနဲ့အတွက် Coroutine လုပ်ဆောင်ချက်များကို

 Async def process_data (ဒေတာ):
    # ယုတ္တိရှိသည့်ပြန်လည်ထူထောင်ခြင်း

ဤ `process_Data`` function တွင်အချက်အလက်များကိုအမှန်တကယ်လိုအပ်ချက်များနှင့်အညီဒေတာအပြောင်းအလဲအတွက်ယုတ္တိဗေဒကိုရေးနိုင်သည်။

ဒေတာဘေ့စ်သို့စာဖြင့်ရေးသားထားသော Coroutine လုပ်ဆောင်ချက်များကို

 aiomysql တင်သွင်း

Async defer_data (ဒေတာ):
    conn = await aiomysql.connect(host='localhost', port=3306, user='username', password='password', db='database')
    cursor = စောင့်ဆိုင်း Connursor ()
    cursor.execute ('ဇယား (ဒေတာ) တန်ဖိုးများ (?)', (ဒေတာ,)),
    tait connommit ()
    cursor.Close.crose.crose
    conn.close ()

ဤသင်္ကေတဥပမာတွင် `Aiomysql` စာကြည့်တိုက်ကို MySQL ဒေတာဘေ့စ်နှင့်ဆက်သွယ်မှုကို အသုံးပြု. ထည့်သွင်းရန်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက်` aiomysql` စာကြည့်တိုက်ကိုအသုံးပြုသည်။

အဓိကလုပ်ဆောင်ချက် - Coroutine ကိုစီစဉ်ခြင်း

 asyncio တင်သွင်းပါ

Async Def Main ():
    url = 'http://www.example.com/api/data'
    ဒေတာ = untait_data (URL)
    Processeded_Data = စောင့်ဆိုင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ် (ဒေတာ)
    ARAID_DATA (Processed_Data)

loop = asyncio.get_event_loop ()
loop.run_until_complete (အဓိက ())

အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်အရအထက်ပါ Coroutine The Coroutine function များကို sequence ကိုစီစဉ်ထားသည့်အဖြစ်အပျက်ကွင်းဆက်တစ်ခုကိုဖန်တီးသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်အကြီးစားအချက်အလက်များကိုထိရောက်သောတစ်ပြိုင်နက်တည်းပတ်ဝန်းကျင်တွင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်

Big Data Process တွင်ပြတ်ပြတ်သားသား Coroutine Development Development ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုအသုံးပြုခြင်းသည်စနစ်၏အပြောင်းအလဲမြန်နှုန်းနှင့်ထိရောက်မှုကိုများစွာတိုးတက်စေနိုင်သည်, အထူးသဖြင့်မြင့်မားသောတစ်ပြိုင်နက်တည်း, ဤဆောင်းပါးသည်အခြေခံအယူအဆများ, developer များပိုမိုနားလည်ရန်နှင့်ကျွမ်းကျင်ရန်ကူညီရန်အမှန်တကယ်ကုဒ်နမူနာများကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။ asynchronous corouttines များကိုအားဖြင့်တည်ဆောက်ခြင်းအားဖြင့် developer များသိသိသာသာအချက်အလက်များ၏လုပ်ဆောင်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုသိသိသာသာတိုးတက်စေနိုင်သည်။