Comment passer des appels API asynchrones dans Python
Jul 13, 2025 am 02:01 AMPython implémente les appels API asynchrones avec Async / Await avec AIOHTTP. Utilisez Async pour définir les fonctions Coroutine et les exécuter via le pilote asyncio.run, par exemple: Async Def fetch_data (): Await Asyncio.Sleep (1); lancer des demandes HTTP asynchrones via AIOHTTP, et utilisez Async pour créer des clients de clients et attendre le résultat de la réponse; Utilisez Async pour emballer la liste des taches avec plusieurs demandes; Les précautions comprennent: éviter les opérations de blocage, ne pas mélanger le code de synchronisation et le jupyter doit gérer les boucles d'événements spécialement. Ce n'est qu'en ma?trisant la boucle d'événement et en attendant le mécanisme que vous pouvez écrire du code asynchrone efficace.
Lors de l'écriture d'appels asynchrones, la chose la plus redoutée est d'écrire un code "carte". Python lui-même prend en charge la programmation asynchrone, en particulier lors de la gestion d'un grand nombre de demandes de réseau, l'utilisation de méthodes asynchrones peut considérablement améliorer l'efficacité. Si vous souhaitez implémenter les appels API asynchrones dans Python, Async / Await avec AIOHTTP est essentiellement la solution préférée.

Construire une logique asynchrone en utilisant l'async et attendre
Asyncio de Python est le module central de la programmation asynchrone. Vous pouvez le comprendre comme un planificateur qui gère un tas de coroutines. Pour initier une demande d'API asynchrone, vous devez d'abord définir une fonction asynchrone:
importer asyncio async def fetch_data (): # Je n'enverrai pas de demande spécifique ici, simule simplement en attente d'impression ("Démarrez pour obtenir des données") Await Asyncio.Sleep (1) imprimer ("Acquisition de données terminée")
Cette fonction ne s'exécute pas immédiatement, mais renvoie un objet Coroutine. Vous devez également le conduire via asyncio.run()
ou await
. Par exemple:

asyncio.run (fetch_data ())
Cette méthode vous permet d'envoyer simultanément des taches au lieu d'une par une dans l'ordre.
Utilisez AIOHTTP pour initier une véritable demande HTTP asynchrone
L'exemple ci-dessus n'est qu'une simulation, et l'envoi de demandes d'API nécessite un client HTTP qui prend en charge l'asynchrone. AIOHTTP est actuellement le choix le plus couramment utilisé. C'est similaire aux demandes, mais toutes les opérations sont asynchrones.

La méthode d'installation est très simple:
pip install aiohttp
Ensuite, vous pouvez écrire une demande de Get asynchrone comme ceci:
Importer Aiohttp importer asyncio async def fetch_api (URL): Async avec aiohttp.clientcession () comme session: asynchronisation avec session.get (URL) comme réponse: retour attendre réponse.json () asynchrone def main (): url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1" data = attendre fetch_api (URL) Imprimer (données) asyncio.run (main ())
Voici quelques points clés:
-
ClientSession
est équivalent à la session des demandes, mais elle prend en charge - Toutes les opérations d'E / S doivent être
await
- Plusieurs demandes peuvent être parallèles, tant que vous ne bloquez pas le thread principal
Méthodes pour simultanément plusieurs demandes d'API
Si vous avez plusieurs URL qui doivent être demandées en même temps, vous pouvez utiliser asyncio.gather()
pour les emballer ensemble et les exécuter ensemble:
asynchrone def main (): URL = [ "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1", "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2", "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3" ]] taches = [fetch_api (URL) pour l'URL dans les URL] résultats = attendre asyncio.gather (* taches) Imprimer (résultats) asyncio.run (main ())
Cela exécute toutes les taches simultanément et les attend. Par rapport à la méthode de synchronisation, cette méthode d'écriture a une amélioration très évidente de l'efficacité lorsqu'il existe de nombreuses demandes de réseau.
Notes et FAQ
Bien que l'asynchrone soit très efficace, il y a des détails faciles à rester:
- N'utilisez pas
time.sleep()
dans Coroutines, utilisezawait asyncio.sleep()
- Les opérations de blocage (telles que le temps.
- La structure du code asynchrone est différente de la synchronisation et ne peut pas être écrite de manière mitigée.
- Si vous l'exécutez dans Jupyter Notebook, vous devrez peut-être utiliser
nest_asyncio.apply()
ou le mécanisme de boucle d'événement ipython
De plus, certaines bibliothèques tierces ne prennent pas en charge l'asynchrone, vous devez donc trouver une alternative ou l'envelopper vous-même.
Fondamentalement, c'est tout. Asynchrone n'est pas particulièrement compliqué, mais seulement après avoir compris les mécanismes de boucle d'événements et d'attendre que vous pouvez écrire du code vraiment efficace.
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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
