🚀 突破Python编程瓶颈，asyncio并发编程助你飞速提升！
学习笔记
在Python的世界里，异步编程一直是一个热门话题。你是否曾因程序运行缓慢而苦恼？是否梦想着让你的代码像闪电一样快速？🌟 《Python asyncio并发编程》 就是你的加速器！
一、内容概览
《Python asyncio并发编程》这本书由经验丰富的软件工程师Matthew Fowler撰写，清华大学出版社出版，殷海英翻译，是一本专为中级Python程序员打造的并发编程指南。本书深入探讨了Python中的异步、并行和并发编程，旨在帮助读者充分利用处理器资源，提升应用程序性能。
二、重点内容
- 异步编程基础 - 介绍asyncio的基本概念和语法。
- 并发Web请求处理 - 通过aiohttp构建支持并发的Web API。
- 海量SQL查询并行运行 - 展示如何高效执行大量数据库查询。
- map-reduce作业并行处理 - 创建能够处理数GB数据的map-reduce作业。
- 线程与asyncio的结合 - 教授如何在asyncio中使用线程处理阻塞代码。
- 性能提升策略 - 探讨如何将asyncio与传统多处理技术结合，实现性能最大化。
三、金句分享
- "在Python中，异步编程是提升性能的不二法门。" - 感受：这句话让我意识到了异步编程的重要性。
- "通过asyncio，我们可以轻松地突破Python的GIL限制。" - 感受：GIL一直是Python性能提升的瓶颈，这句话让我看到了希望。
- "并发编程，让CPU的每一分每一秒都发挥出它应有的价值。" - 感受：这句话让我对并发编程充满了期待。
四、读后体会
- 易读性：书中的示例和流程图让并发编程变得容易理解。
- 实用性：学到的技巧可以直接应用到实际工作中，提升开发效率。
- 深度：不仅介绍了基础，还深入探讨了高级主题，如性能优化。
- 启发性：让我对Python的并发编程有了全新的认识。
- 适用性：适合有一定Python基础，但缺乏并发经验的开发者。
- 挑战性：书中的一些高级主题需要深入思考和实践才能掌握。
五、编程面试题
- 面试题一：请解释asyncio中的事件循环是什么，并举例说明其在并发编程中的应用。
- 答题思路：首先定义事件循环的概念，然后通过一个简单的网络请求例子来展示其在asyncio中的作用。
- 面试题二：如何使用asyncio提高Web服务的并发处理能力？
- 答题思路：介绍aiohttp库，并通过一个简单的Web服务器示例来展示如何利用asyncio提高并发处理能力。
六、同类书籍介绍
- 《Python并发编程实战》 - 一本全面的并发编程指南，适合想要深入学习的读者。
- 《深入理解Python并发编程》 - 深入探讨Python并发编程的底层原理，适合有一定基础的开发者。
- 《Python高性能编程》 - 着重于Python性能优化，包括并发编程在内的多种技术。
书籍信息
书名: Python asyncio并发编程
作者: [英]马修·福勒（Matthew Fowler）
出版社: 清华大学出版社
译者: 殷海英
出版年: 2023-1
定价: 128
装帧: 平装
ISBN: 9787302622833
内容简介
在标准的Python程序中，经常看到由于处理器资源没有得到充分利用而导致程序运行缓慢的情况。可通过asyncio的计划和调度来轻松解决这些问题。asyncio可同时处理多个操作，从而扩展应用程序，加快应用程序的运行速度。
《Python asyncio并发编程》在大量示例的引导下，介绍异步、并行和并发编程。将难理解的并发内容分解为简明易懂的流程图，使读者可轻松了解任务的运行方式。在本书中，读者将学习如何使用asyncio来突破Python的限制，从而加快Web服务器和微服务的运行速度。读者甚至可将asyncio与传统的多处理技术结合起来，以大幅提升性能。
主要内容
●通过aiohttp构 建支持并发Web请求的Web API
●同时运行海量SQL查询
●创建一个可并行处理 数GB数据的map- reduce作业
●在asyncio中使用线程来混合阻塞代码和asyncio代码
阅读门槛
本书适合那些没有并发开发经验的中级Python程序员。
作者简介
Matthew Fowler拥有超过15年的软件工程经验，担任过架构师乃至工程总监等职位。
