파이썬 동시성/비동기 프로그래밍 2. Asyncio [python]파이썬 동시성/비동기 프로그래밍 2. Asyncio [python]파이썬 동시성/비동기 프로그래밍 1. 코루틴 [python]파이썬 동시성/비동기 프로그래밍 1. 코루틴 코루틴 3.5 버전부터 지원(async/await 문법은 3.7 이상부터) 코루틴을 사용하면 CPU와 리소스 낭�� leo-bb.tistory.com GIL(Global Interpreter Lock) I. 파이썬의 구동방식 파이썬은 대표적인 인터프리터 언어입니다. 때문에 파이썬 실행 시 인터프리터가 메모리에 할당되고, 코드를 컴퓨터의 언어로 해석하여 CPU에 전달하면 CPU가 이를 받아 실행하는 순서로 진행됩니다.(마치 자바의 JVM 같은 것으로 파이썬이 "느린 언어"라..

[python]파이썬 동시성/비동기 프로그래밍 1. 코루틴 [python]파이썬 동시성/비동기 프로그래밍 1. 코루틴 코루틴 3.5 버전부터 지원(async/await 문법은 3.7 이상부터) 코루틴을 사용하면 CPU와 리소스 낭비를 방지할 수 있어 I/O처리를 극대화할 수 있음 일시 정지/정지가 가능한 함수를 말하며 generator 역시 leo-bb.tistory.com Asyncio 파이썬에서 동시성 프로그래밍을 위해 제공되는 패키지로 GIL을 회피하는 방법 중 하나 파이썬 3.4 버전에 표준으로 채택 비동기 프레임워크의 기반으로 사용되며 IO 병목이 발생하면서 고차원의 수준이 요구되는 네트워크 코드에 가장 유용 아래는 공식 레퍼런스 문서에서 설명하는 사항 1.파이썬 코르틴을 동시에 실행하고 완전히..

코루틴 3.5 버전부터 지원(async/await 문법은 3.7 이상부터) 코루틴을 사용하면 CPU와 리소스 낭비를 방지할 수 있어 I/O처리를 극대화할 수 있음 일시 정지/정지가 가능한 함수를 말하며 generator 역시 코루틴에 속함 I.코루틴과 제너레이터의 차이 def generator(): print('첫번째 작업 수행') yield 'first work func()' print('두번째 작업 수행') yield 'second work func()' print('세번째 작업 수행') yield 'third work func()' gen = generator() next(gen) def coroutine(): print('코루틴 시작') while True : func = yield print('..

Itertools APL, Haskell, SML에 영감을 받아 파이썬에 최적화되어 동작하도록 구성된 반복 연산자 패키지로 자체 또는 조합되어 효율적이고 빠르게 동작하며 operator 모듈과 효과적으로 동작함 코딩 테스트 풀이 시 굉장히 유용하게 사용되는 패키지 중 하나 generator와 같이 사용할 수 있다. (generator가 궁금하시다면 => "링크") * operator 모듈 : 파이썬의 내장 연산자에 해당하는 __add__ 등을 제공하는 패키지로 add, lt, ne 등 객체 비교, 논리 연산, 수학 연산, 시퀀스 등을 수행하는데, __func__ 가 아니라 단일 이름으로 제공되는 차이가 있음 I. 무한 반복 반복 연산자를 무한히 수행하기 때문에 while, try/except 구문 등과 ..

1. 데코레이터 클로저인데 인수가 함수인 부분이 차이가 있으며, 다양한 상황에서 동일한 기능을 수행하는 함수가 필요할 때 데코레이터를 만들어 사용하면 유리합니다. 일반적으로 로그를 남겨 redirecting 등 부차적 스테이지로 넘기거나, 함수의 실행시간, 메모리 점유시간 등을 확인하기 위한 용도로 많이 사용됩니다. 1.장점 공통 함수 작성(로깅, 프레임워크, 유효성 체크 등 )을 통한 간결한 코드라인과 중복 제거 조합 사용이 편리 2.단점 가독성 좋지 못하고 디버깅이 이렵다. 특정 기능에 한정된 함수는 단일 함수로 작성하는게 좋다 1) 사용법 def decorator_func(func): def wrap_func(): return func() return wrap_func() def target(): ..

2020/07/11 - [Coder/Python] - [python/자료형] 시퀀스 자료형 -2. Dict [python/자료형] 시퀀스 자료형 -2. Dict 3. dict tuple, dict 와 함께 정말 많이 쓰는 자료형 중 하나 대표적인 hashtable 1) dict source = (('k1', 'val1'), ('k1', 'val2'), ('k2', 'val3'), ('k2', 'val4'), ('k2', 'val5')) dic1 = {} for k, v in s.. leo-bb.tistory.com 1. Comprehension and Generator expression 1) Comprehension iterable 한 객체를 생성하는 방법 중 하나 A. iterable 다수 요소(el..

1. Dict tuple, dict 와 함께 정말 많이 쓰는 자료형 중 하나 대표적인 hashtable 1) dict source = (('k1', 'val1'), ('k1', 'val2'), ('k2', 'val3'), ('k2', 'val4'), ('k2', 'val5')) dic1 = {} for k, v in source: if k in new_dict1: dic1[k].append(v) else: dic1[k] = [v] dic1 >>> {'k1': ['val1', 'val2'], 'k2': ['val3', 'val4', 'val5']} dic2 = {} # Use setdefault for k, v in source: dic2.setdefault(k, []).append(v) dic2 >>> ..