Асинхронные методы и примеры в Python

О чём курс

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.

Программа обучения

  • Введение в параллелизм и многопоточность
  • Работа с модулем asyncio
  • Использование async и await
  • Потоки (threads) для ввода-вывода (I/O)
  • Безопасность потоков и блокировки данных
  • Многопроцессорная обработка (multiprocessing)
  • Объединение API потоков и процессов через пулы выполнения
  • Оптимизация с помощью Cython
  • Асинхронные методы в веб-приложениях Flask
  • Координация задач и масштабируемость
Складчина создана 26 сентября 2018 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 11

T TalkPython Все материалы
320 ₽ 2 900 ₽