Czytałem o module asyncio w python 3, a szerzej o coroutines w python, i nie mogę uzyskać tego, co czyni asyncio tak wspaniałym narzędziem. Mam wrażenie, że wszystko, co można zrobić z Coroutines, można zrobić lepiej, używając kolejek zadań opartych na module wieloprocesowym (np. Seler). Czy są przypadki użycia, w których współrzędne są lepsze niż kolejki zadań?asyncio i coroutines kontra kolejki zadań
Nie właściwa odpowiedź, ale lista podpowiedzi, które nie mieściły się w komentarzu:
Jesteś wspomnieć moduł multiprocessing (i rozważmy threading zbyt). Załóżmy, że musisz obsłużyć setki gniazd: czy możesz odradzać setki procesów lub wątków?
Ponownie, z wątkami i procesami: jak radzić sobie z równoczesnym dostępem do współdzielonych zasobów? Jaki jest narzut mechanizmów takich jak blokowanie?
Szkielety takie jak Seler również zwiększają obciążenie. Czy możesz go użyć np. do obsługi każdego żądania na serwerze internetowym o dużym natężeniu ruchu? Nawiasem mówiąc, w tym scenariuszu, kto jest odpowiedzialny za obsługę gniazd i połączeń (Selery ze swojej natury nie może tego zrobić dla ciebie)?
Pamiętaj, aby przeczytać the rationale behind asyncio. To uzasadnienie (między innymi) wspomina o wywołaniu systemowym: writev() - nie jest o wiele bardziej wydajne niż wielokrotne write() s?
Dodając do powyższego odpowiedź:
Jeśli zadanie pod ręką jest I/O związany i działa na udostępnionych danych, współprogram i asyncio są prawdopodobnie droga.
Jeśli z drugiej strony masz zadania związane z procesorem, w których dane nie są współużytkowane, system wieloprocesowy, taki jak Celery, powinien być lepszy.
Jeśli zadanie jest dostępne zarówno dla procesora, jak i operacji wejścia/wyjścia, a udostępnianie danych nie jest wymagane, nadal korzystałbym z Celery. Możesz używać asynchronicznych operacji we/wy z poziomu aplikacji Celery!
Jeśli masz zadanie związane z CPU, ale z potrzebą współużytkowania danych, jedyną dostępną opcją, jaką widzę teraz, jest zapisanie udostępnionych danych w bazie danych. Były ostatnio próby takie jak pyparallel, ale wciąż są w toku.