Async For est une caractéristique utilisée dans la programmation asynchrone Python pour traverser des objets itérables asynchrones et doit être utilisé dans la fonction Async Def. 1. Il s'appuie sur deux méthodes asynchrones: Aider et Anext, où Aiter renvoie l'itérateur asynchrone lui-même, __Exext__ renvoie la valeur de l'attente et doit lancer Stopasynciteration pour mettre fin à la boucle; 2. Il est souvent utilisé pour gérer le flux de données asynchrones, tel que les demandes de réseau, les requêtes de base de données, etc., comme utiliser AIOHTTP pour diffuser pour lire le contenu de réponse HTTP ou obtenir des enregistrements de base de données un par un via asyncpg; 3. Il peut également être combiné avec un rendement asynchrone pour mettre en ?uvre des générateurs asynchrones, tels que des compteurs asynchrones; 4. Lorsque vous l'utilisez, vous devez faire attention à la mise en ?uvre correcte de la gestion des exceptions, à l'éviter des boucles mortes et à les distinguer des différents scénarios d'application ordinaires.
async for
est une caractéristique très utile de la programmation asynchrone, principalement utilisée pour traverser des objets itérables asynchrones. Il est généralement utilisé avec async def __aiter__
et async def __anext__
, et est un moyen de gérer les flux de données asynchrones.

Qu'est-ce que l'itération asynchrone?
Dans Python, des for
ordinaires peuvent être utilisées pour traverser des objets qui implémentent __iter__
et __next__
. L'itération asynchrone est un concept similaire, mais il convient aux scénarios asynchrones, tels que la lecture des données du réseau et l'obtention d'enregistrements de la base de données par lots.
Il existe deux méthodes clés pour les itérateurs asynchrones:

-
__aiter__
: Renvoie un itérateur asynchrone. -
__anext__
: Renvoie la valeur du prochain attendable.
Ces méthodes doivent être définies avec async def
afin qu'elles puissent être appelées dans async for
la boucle.
Utilisation de base de l'async pour
Supposons que vous ayez une source de données asynchrones, comme recevoir des messages du réseau un par un, vous pouvez écrire ceci:

classe AsyncMessageStream: def __init __ (self, messages): self.messages = messages self.index = 0 Def __AITER __ (Self): Se retourner Async Def __EAPT __ (Self): Si self.index> = len (self.messages): Soulever Stopasynciteration message = self.messages [self.index] self.index = 1 Await Asyncio.Sleep (0.1) # Simuler le message Asynchronous Operation Retour Message
Ensuite, utilisez async for
itérer dans ce flux:
async def read_messages (): Async pour msg dans asyncMessageStream (["Hello", "World"]): imprimer (msg)
Ce code imprimera "hello"
et "world"
à son tour, et attendra un court laps de temps à chaque fois.
Scénarios d'application courants
1. Lire des fichiers ou des données réseau de manière asynchrone Lorsque vous devez lire un grand fichier ligne par ligne ou recevoir plusieurs messages de WebSocket, vous pouvez utiliser async for
implémenter un élément non bloquant par traitement des éléments.
Par exemple, utilisez aiohttp
pour obtenir le contenu de réponse de streaming HTTP:
async avec session.get ('http://example.com/stream') en tant que resple Async pour la ligne dans resp.content: processus (ligne)
2. Résultats de la requête de la base de données Streaming Certains pilotes de base de données asynchrones (tels que asyncpg
ou motor
) prennent en charge l'obtention des résultats de la requête un par un au lieu de charger toutes les données à la fois.
3. Générateur asynchrone personnalisé En plus de la méthode de classe, vous pouvez également utiliser yield
async def
pour construire un générateur asynchrone:
async def async_counter (limite): pour i à portée (limite): Await Asyncio.Sleep (0.1) rendement i
Ensuite, utilisez-le comme ceci:
Async pour le nombre dans async_counter (5): Imprimer (numéro)
Notes sur l'utilisation
-
async for
doit être utilisé dans la fonctionasync def
. - Si vous implémentez une itération asynchrone dans votre classe personnalisée, assurez-vous que
StopAsyncIteration
est lancée correctement, sinon vous pouvez tomber dans une boucle morte. - Ne confondez pas
async for
et ordinairefor
, ils traitent des différents types d'itérateurs. - La méthode
__anext__
dans l'itérateur asynchrone doit être une fonction coroutine (c'est-à-dire une fonction définie parasync def
).
Fondamentalement, c'est tout. Après avoir compris la relation entre itérateur asynchrone et async for
, vous constaterez que ce n'est pas compliqué en fait, mais il est facile d'ignorer certains détails, tels que la définition de l'interface et la manipulation des exceptions.
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Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.

Définissez d'abord un formulaire ContactForm contenant le nom, la bo?te aux lettres et les champs de message; 2. De l'avis, la soumission du formulaire est traitée en jugeant la demande de poste, et après la vérification, nettoyée_data est obtenue et la réponse est retournée, sinon le formulaire vide sera rendu; 3. Dans le modèle, utilisez {{form.as_p}} pour rendre le champ et ajouter {% csrf_token%} pour empêcher les attaques CSRF; 4. Configurer le routage d'URL vers Point / Contact / vers la vue Contact_View; Utilisez Modelform pour associer directement le modèle pour obtenir un stockage de données. Djangoforms implémente le traitement intégré de la vérification des données, le rendu HTML et les invites d'erreur, qui convient au développement rapide des fonctions de forme s?re.

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un
