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Python asyncio并发编程

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作者(英)马修·福勒(Matthew Fowler)著

出版社清华大学出版社

ISBN9787302622833

出版时间2023-01

装帧平装

开本其他

定价128元

货号12257592

上书时间2024-12-30

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
Matthew Fowler拥有近20年的软件工程经验，曾任软件架构师、工程总监等多个职位。他起初为科学应用程序编写软件，然后转向全栈Web开发和分布式系统，最终领导多个开发人员和管理人员团队为拥有数千万用户的电子商务网站编写应用程序及构建系统。他与妻子Kathy住在马萨诸塞州的列克星敦。

目录
目录第1 章 asyncio简介 1 1.1 什么是asyncio 2 1.2 什么是I/O密集型和CPU密集型 3 1.3 了解并发、并行和多任务处理 4 1.3.1 并发 4 1.3.2 并行 5 1.3.3 并行与并发的区别 6 1.3.4 什么是多任务 6 1.3.5 协同多任务处理的优势 7 1.4 了解进程、线程、多线程和多处理 7 1.4.1 进程 7 1.4.2 线程 8 1.5 理解全局解释器锁 11 1.5.1 GIL会释放吗 15 1.5.2 asyncio和GIL 17 1.6 单线程并发 17 1.7 事件循环的工作原理 20 1.8 本章小结 22 第2 章 asyncio基础 23 2.1 关于协程 23 2.1.1 使用async关键字创建协程 24 2.1.2 使用await关键字暂停执行 26 2.2 使用sleep引入长时间运行的协程 27 2.3 通过任务实现并行 30 2.3.1 创建任务 30 2.3.2 同时运行多个任务 31 2.4 取消任务和设置超时 34 2.4.1 取消任务 34 2.4.2 设置超时并使用wait_for 执行取消 36 2.5 任务、协程、future和awaitable 38 2.5.1 关于future 38 2.5.2 future、任务和协程之间的关系 40 2.6 使用装饰器测量协程执行时间 41 2.7 协程和任务的陷阱 43 2.7.1 运行CPU密集型代码 44 2.7.2 运行阻塞API 46 2.8 手动创建和访问事件循环 47 2.8.1 手动创建事件循环 47 2.8.2 访问事件循环 48 2.9 使用调试模式 49 2.9.1 使用asyncio.run 49 2.9.2 使用命令行参数 49 2.9.3 使用环境变量 50 2.10 本章小结 51 第3 章第一个asyncio应用程序 53 3.1 使用阻塞套接字 54 3.2 使用telnet连接到服务器 56 3.2.1 从套接字读取和写入数据 57 3.2.2 允许多个连接和阻塞的危险性 59 3.3 使用非阻塞套接字 61 3.4 使用选择器模块构建套接字事件循环 65 3.5 使用asyncio事件循环的回显服务器 68 3.5.1 套接字的事件循环协程 69 3.5.2 设计一个异步回显服务器 69 3.5.3 解决任务中的错误 72 3.6 正常关闭 74 3.6.1 监听信号 74 3.6.2 等待挂起的任务完成 76 3.7 本章小结 79 第4 章并发网络请求 81 4.1 aiohttp 82 4.2 异步上下文管理器 82 4.2.1 使用aiohttp发出Web请求 85 4.2.2 使用aiohttp设置超时 87 4.3 并发运行任务及重新访问 88 4.4 通过gather执行并发请求 91 4.5 在请求完成时立即处理 95 4.6 使用wait进行细粒度控制 99 4.6.1 等待所有任务完成 99 4.6.2 观察异常 102 4.6.3 当任务完成时处理结果 104 4.6.4 处理超时 107 4.6.5 为什么要将所有内容都包装在一个任务中 109 4.7 本章小结 110 第5 章非阻塞数据库驱动程序 111 5.1 关于asyncpg 111 5.2 连接Postgres数据库 112 5.3 定义数据库模式 113 5.4 使用asyncpg执行查询 116 5.5 通过连接池实现并发查询 119 5.5.1 将随机sku插入products数据库 119 5.5.2 创建连接池从而同时运行查询 123 5.6 使用asyncpg管理事务 128 5.6.1 嵌套事务 130 5.6.2 手动管理事务 132 5.7 异步生成器和流式结果集 133 5.7.1 异步生成器介绍 134 5.7.2 使用带有流游标的异步生成器 135 5.8 本章小结 139 第6 章处理CPU密集型工作 141 6.1 介绍multiprocessing库 142 6.2 使用进程池 144 6.3 进程池执行器与asyncio 146 6.3.1 进程池执行器 146 6.3.2 带有异步事件循环的进程池执行器 148 6.4 使用asyncio解决MapReduce的问题 149 6.4.1 简单的MapReduce示例 151 6.4.2 Google Books Ngram数据集 153 6.4.3 使用asyncio进行映射和归约 154 6.5 共享数据和锁 159 6.5.1 共享数据和竞争条件 160 6.5.2 使用锁进行同步 163 6.5.3 与进程池共享数据 166 6.6 多进程，多事件循环 170 6.7 本章小结 173 第7 章通过线程处理阻塞任务 175 7.1 threading模块 176 7.2 通过asyncio使用线程 180 7.2.1 request库 180 7.2.2 线程池执行器 181 7.2.3 使用asyncio的线程池执行器 183 7.2.4 默认执行器 184 7.3 锁、共享数据和死锁 186 7.3.1 可重入锁 188 7.3.2 死锁 190 7.4 单线程中的事件循环 192 7.4.1 Tkinter 193 7.4.2 使用asyncio和线程构建响应式UI 195 7.5 使用线程执行CPU密集型工作 203 7.5.1 多线程与hashlib 203 7.5.2 多线程与NumPy 206 7.6 本章小结 208 第8 章流 211 8.1 流 212 8.2 传输和协议 212 8.3 流读取与流写入 216 8.4 非阻塞命令行输入 219 8.5 创建服务器 230 8.6 创建聊天服务器和客户端 232 8.7 本章小结 239 第9 章 Web应用程序 241 9.1 使用aiohttp创建REST API 242 9.1.1 什么是REST 242 9.1.2 aiohttp服务器基础知识 243 9.1.3 连接到数据库并返回结果 244 9.1.4 比较aiohttp和Flask 251 9.2 异步服务器网关接口 253 9.3 ASGI 与 Starlette 255 9.3.1 使用Starlette的REST端点 255 9.3.2 WebSocket与Starlette 257 9.4 Django异步视图 261 9.4.1 在异步视图中运行阻塞工作 267 9.4.2 在同步视图中使用异步代码 268 9.5 本章小结 269 第10 章微服务 271 10.1 什么是微服务 272 10.1.1 代码的复杂性 272 10.1.2 可扩展性 272 10.1.3 团队和堆栈独立性 273 10.1.4 asyncio如何提供帮助 273 10.2 backend-for-frontend模式 273 10.3 实施产品列表API 275 10.3.1 “用户收藏”服务 275 10.3.2 实现基础服务 276 10.3.3 实现backend-for-frontend服务 281 10.3.4 重试失败的请求 287 10.3.5 断路器模式 290 10.4 本章小结 296 第11 章同步 297 11.1 了解单线程并发错误 298 11.2 锁 302 11.3 使用信号量并发性 306 11.4 使用事件来通知任务 312 11.5 条件 317 11.6 本章小结 322 第12 章异步队列 323 12.1 异步队列基本知识 324 12.1.1 Web应用程序中的队列 331 12.1.2 网络爬虫队列 334 12.2 优先级队列 337 12.3 LIFO队列 345 12.4 本章小结 347 第13章管理子进程 349 13.1 创建子进程 349 13.1.1 控制标准输出 352 13.1.2 同时运行子进程 355 13.2 与子进程进行通信 359 13.3 本章小结 363 第14章高级asyncio 365 14.1 带有协程和函数的API 366 14.2 上下文变量 368 14.3 强制事件循环迭代 370 14.4 使用不同的事件循环实现 371 14.5 创建自定义事件循环 373 14.5.1 协程和生成器 373 14.5.2 不建议使用基于生成器的协程 374 14.5.3 自定义可等待对象 376 14.5.4 使用带有future的套接字 379 14.5.5 任务的实现 381 14.5.6 实现事件循环 383 14.5.7 使用自定义事件循环实现服务器 386 14.6 本章小结 388

主编推荐
在本书中，通过14章的内容，由浅入深地介绍如何通过asyncio实现并发编程,并使用一个贯穿全书的示例，介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。看着这个示例由简单变得复杂，在掌握相关知识的同时，也给自己带来了不小的成就感。作为Python和数据科学的教学人员，我建议你在阅读本书时，认真学习书中的示例，并在自己的计算机上运行本书附带的程序，这将让你更好地理解本书所介绍的内容。别担心，本书使用的示例对计算机的要求并不高;我在完成相关练习时，使用的是2015年在拉斯维加斯的Best buy购买的MacBook Pro,配置i5 CPU、8GB 内存及128GB SSD,使用这样的机器运行本书的示例代码毫无压力。

精彩内容
标准Python程序很容易过载，从而出现慢如龟爬的情况。asyncio库正是为了解决这些问题而构建的，它简化了任务的划分和调度。asyncio可无缝地同时处理多个操作，使应用程序疾如闪电，且具有扩展性。《Python asyncio并发编程》在大量示例的引导下，介绍异步、并行和并发编程。将难理解的并发内容分解为简明易懂的流程图，使读者可轻松了解任务的运行方式。在本书中，读者将学习如何使用asyncio来突破Python的，从而加快Web服务器和微服务的运行速度。读者甚至可将asyncio与传统的多处理技术结合起来，以大幅提升性能。主要内容 ● 通过aiohttp构建支持并发Web请求的Web API ● 同时运行海量SQL查询 ● 创建一个可并行处理数GB数据的map-reduce作业 ● 在asyncio中使用线程来混合阻塞代码和asyncio代码

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