Асинхронные методы и примеры в Python

Масштабируйте Python-приложения и эффективно используйте многоядерные процессоры, переходя от последовательного выполнения кода к параллельным вычислениям. Курс закрывает разрыв между базовым программированием и высокопроизводительной разработкой, позволяя ускорить как веб-сервисы, так и инструменты для обработки данных.

Ключевые блоки материала:

• Освоение asyncio: работа с современными ключевыми словами async/await для написания эффективного кода без использования лишних потоков.
• Параллелизация CPU-bound операций: полноценное использование ресурсов процессора через модуль multiprocessing и пулы выполнения.
• Потоковое программирование: работа с threading, использование блокировок для защиты общих данных и предотвращение состояния «deadlock».
• Интеграция с экосистемой: внедрение асинхронных методов в веб-фреймворк Flask и ускорение критических участков кода с помощью Cython.

Материал предназначен для разработчиков и специалистов по данным, которые уже знают синтаксис языка, но хотят выйти за рамки однопоточного исполнения и строить высоконагруженные системы.