Python Concurrency: Multithreading und Multiprocessing für Einsteiger

Viele Entwickler meiden die parallele Programmierung, weil sie ihnen wie ein komplexes, fehleranfälliges Mysterium erscheint, aber das Verständnis, wie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können, ist für die Entwicklung reaktionsschneller und effizienter Software in der modernen Zeit unerlässlich. Dieser Kurs entmystifiziert die Komplexität von Ausführungsmodellen und gibt Ihnen die Werkzeuge, um Ihren Code für Geschwindigkeit zu optimieren. Sie werden Ihren Programmieransatz verändern, indem Sie über einfache sequentielle Skripte hinausgehen: Durch klare schriftliche Erklärungen und Codebeispiele lernen Sie, robuste Programme zu entwerfen, die die volle Leistung Ihrer Hardware nutzen und komplexe Datenaufgaben bewältigen, ohne Angst vor systemweiten Ausfällen zu haben. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Threads und Prozessen und wie sie mit der Global Interpreter Lock (GIL) interagieren. - Wenden Sie die asyncio-Bibliothek an, um leistungsstarke asynchrone Aufgaben und E / A-gebundene Vorgänge zu verwalten. - Master-Synchronisationsprimitive wie Sperren und Semaphoren, um Wettlaufzustände und Deadlocks zu verhindern. - Nutzen Sie moderne concurrent.futures für die Verwaltung von Pools von Arbeitern in der parallelen Datenverarbeitung. - Implementieren Sie Typhinweise und strukturierte Fehlerbehandlung, um sicherzustellen, dass Ihr gleichzeitiger Code wartbar und fehlerfrei ist. - Üben Sie, ob eine Aufgabe CPU- oder I / O-gebunden ist, um das richtige Konkurrenzmodell auszuwählen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den grundlegendsten Konzepten der Ausführung, bevor Sie in praktische Implementierungsmuster einsteigen.Sie werden detaillierte Erklärungen zur Aufgabenplanung, zum gemeinsamen Speicher und zu den neuesten asynchronen Mustern lesen, die in der professionellen Softwareentwicklung verwendet werden. Dieses Programm ist für Anfänger Python-Lernenden konzipiert, die verstehen wollen, wie Code hinter den Kulissen ausgeführt wird; keine Vorkenntnisse mit paralleler Programmierung ist erforderlich. Schreiben Sie noch heute schnelleren, leistungsfähigeren Python-Code.