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Programmation Asynchrone avec Asyncio en Python

Asyncio
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Introduction à Asyncio

Objectifs

Comprendre les concepts de la programmation asynchrone et l'utilisation du module Asyncio en Python. Apprendre à implémenter des requêtes web non bloquantes et optimiser les performances de votre code.

Résumé

Découvrez comment le module Asyncio en Python permet d'implémenter une programmation asynchrone et non bloquante, particulièrement utile pour les opérations réseau.

Description

Le module Asyncio en Python est un puissant outil pour gérer des tâches asynchrones et non bloquantes, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer des opérations d'entrée et sortie (I/O). Dans cette leçon, nous apprenons à utiliser Asyncio pour effectuer des requêtes web de manière efficace. Nous abordons les principes fondamentaux de la boucle d'événements (event loop), une composante centrale de la programmation asynchrone. Grâce à des exemples pratiques, nous voyons comment la boucle d'événements permet au programme de continuer à fonctionner sans attendre les réponses immédiates des requêtes web. Nous comparons également les performances entre les requêtes bloquantes et non bloquantes, montrant comment Asyncio peut offrir des gains de temps significatifs. Enfin, nous fournissons des conseils pour éviter les blocages de la boucle d'événements par des calculs intensifs et explorons brièvement des stratégies avancées comme le multithreading et le multiprocessing utilisés en conjonction avec Asyncio.

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Questions - réponses

Quelle est la différence principale entre une requête bloquante et une requête non bloquante en Python avec Asyncio?
Une requête bloquante attend la réponse avant de continuer l'exécution du programme, tandis qu'une requête non bloquante permet au programme de continuer son exécution sans attendre la réponse.
Pourquoi est-il important de ne pas bloquer la boucle d'événements avec des calculs intensifs?
Il est important de ne pas bloquer la boucle d'événements avec des calculs intensifs pour maintenir la réactivité du programme et permettre à la boucle de gérer efficacement les tâches I/O en cours.
Qu'est-ce qu'une coroutine en Python?
Une coroutine en Python est une fonction déclarée avec le mot-clé async et qui peut être suspendue et reprise, permettant une exécution asynchrone.

Programme détaillé

2 commentaires
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michelkreutner
Il y a 11 months
Commentaire
Les explications sont claires et concises. Ce cours sur l'utilisation avancée de Python est tres intéressant. Il vous apportera des connaissances que vous pourrez ensuite approfondir.
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
yvan.vogel
Il y a 2 years
Commentaire
Hello, sur la video autour de asyncio, vous utilisez python 2.7.12. J'utilise python 3.10, aussi je souhaite faire partager mon code (qui fonctionne) selon ma vision et compréhension sur le sujet d'étude que vous avez proposé. Yvan Vogel.

#CODE en python 3.10.0 64 bits (VScode 1.62.3)
import datetime
import asyncio
import aiohttp
import requests


# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def req_bloquante(num):
print(f"Get {num}")
uid = requests.get("https://httpbin.org/uuid").json()["uuid"]
print(f"Res {num}: {uid}")


def faire_toutes_les_requetes():
for x in range(51):
req_bloquante(x)


print("=====> ### Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
faire_toutes_les_requetes()
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).seconds
print(f"Downloading all take {exec_time} seconds\n")

# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


async def requeteSansBloquer(semaphore, num, session):
print(f"Get {num}")
# await semaphore.acquire() # putting this await semaphore commande the Res is ordering but process very slow ~60 sec
async with session.get("https://httpbin.org/uuid") as response:
uid = (await response.json())["uuid"]
# await asyncio.sleep(delay=3) #delay = number of seconds
# semaphore.release()
print(f"Res {num}: {uid}")
# return uid # ?


async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(value=1)
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession(
loop=loop, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
) as session:
for x in range(51):
tasks.append(requeteSansBloquer(semaphore, x, session))
await asyncio.gather(*tasks)
print("This is after the loop...")


if __name__ == "__main__":
print("=====> ### Non Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).microseconds
print(f"Downloading all take {exec_time} micro seconds\n")