Python: многопоточность, мультипроцессинг, асинхронное программирование

На курсе слушатели разберут понятия процессов и многозадачности. Рассмотрят возможности и особенности мультипроцессинга, многопоточности и асинхронного программирования.

Многозадачность (multitasking) — свойство операционной системы или среды выполнения обеспечивать возможность параллельной (или псевдопараллельной) обработки нескольких задач. Существует несколько вариантов выполнения параллельной обработки задач, к ним относятся:

Многопоточность (multithreading) — свойство платформы (например, операционной системы, виртуальной машины и т. д.) или приложения, состоящее в том, что процесс, порождённый в операционной системе, может состоять из нескольких потоков, выполняющихся «параллельно», то есть без предписанного порядка во времени.

Мультипроцессинг (multiprocessing) — это подкласс многопроцессорных компьютерных систем, где есть несколько процессоров, на каждом процессоре запускается поток исполнения и одно адресное пространство, видимое для всех процессоров.

Асинхронное программирование (asynchronous programming) — концепция программирования, которая заключается в том, что результат выполнения функции доступен не сразу же, а через некоторое время в виде некоторого асинхронного (нарушающего обычный порядок выполнения) вызова.

Описание курса

Целевая аудитория

Разработчики, кто уже осваивает Python и web-разработку. При выполнении некоторых задач подошли к желанию достичь более эффективного использования ресурсов вычислительной машины.

Расписание открытых форматов курса

Дистанционный формат — 60 000 ₽.

Очный формат — 60 000 ₽.

Стоимость обучения одного слушателя

В результате освоения курса вы:

основам многозадачности;
использовать модуль subprocess;
использовать screen для управления процессами;
использовать модуль multiprocessing;
основам многопоточности;
осуществлять связь между потоками;
работать с модулем Asyncio;
использовать ключевые слова async def и await

что такое многозадачность;
что такое мультипроцессинг;
что такое многопоточность;
какие есть особенности потоков;
как использовать модули для распараллеливания задач;
что такое асинхронное программирование и его особенности;
как использовать цикл событий;
какие есть библиотеки и ресурсы асинхронного программирования

Научитесь

Узнаете

Основная информация

12 августа 2024

пн–чт 10:00–17:00

60 000руб.

м. Аэропорт,
Ленинградский проспект 68/24

Верхотуров Марк Валерьевич
Беляев Александр Владимирович

Порядок записи на курс

Консультация

Выбор курса

Заключение договора

Оплата обучения.

Подробная программа курса

1 Процессы и многозадачность

1.1. Основы многозадачности
1.2. Модуль subprocess
1.3. Использование программы Supervisor и для управления процессами
1.4. Использование программы screen для управления процессами
1.5. Потоки выполнения в Python
1.6. Процессы
1.7. Планирование запуска процессов Python

2 Мультипроцессинг

2.1. Модуль multiprocessing
2.2. Запуск двух простых процессов
2.3. Использование Pool и Map

3 Многопоточность

3.1. Основы многопоточности
3.2. Связь между потоками
3.3. Создание пула worker-ов
3.4. Расширенное использование многопоточности
3.5. Остановка потока в цикле событий
3.6. Глобальная блокировка интерпретатора
3.7. Исполнение в нескольких потоках и нескольких процессах
3.8. Совместное использование состояния в нескольких потоках и нескольких процессах
3.9. Преимущество и недостатки потоков

4 Параллельные вычисления

4.1. Использование многопроцессорного модуля для распараллеливания задач
4.2. Использование C-расширения для распараллеливания задач
4.3. Использование родительских и дочерних скриптов для параллельного выполнения кода
4.4. Использование модуля PyPar для распараллеливания

5 Асинхронное программирование

5.1. Основы Asyncio
5.2. Корутины
5.3. Ключевые слова async def
5.4. Ключевое слово await
5.5. Цикл событий. Event loop
5.6. Задачи и функции
5.7. Асинхронные контекстные менеджеры
5.8. Асинхронные итераторы
5.9. Асинхронные генераторы
5.10. Async Comprehensions
5.11. Запуск и выключение
5.12. Использование return_exceptions=True в gather()
5.13. Другие библиотеки и ресурсы

● Streams
● Twisted
● The Janus Queue
● aiohttp
● ZeroMQ

Возможные форматы обучения и размеры групп

очно (до 15 слушателей);
дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений);
корпоративный формат (для групп от 10 до 15 слушателей).

Документы об окончании

Удостоверение о повышении квалификации

Требуемый уровень предварительной подготовки

Уверенное знание основ языка Python.

Руководитель IT проектов, Разработчик Python, Data Scientist, ML-engineer

Разработка на Python
Сбор и анализ данных Преобразование "сырых" данных в полезную информацию для бизнеса
Создание и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
Помощь бизнесу в нахождении скрытых закономерностей, прогнозировании развития событий и оптимизации ключевых бизнес-процессов

Консалтинг
Коучинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 13 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных

Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация

Консалтинг

Специализация

Должность

Дополнительные услуги

Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ

Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу

Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.

Рекомендуемые курсы

Список курсов, которые дополняют данный курс

Программирование на Python, часть 1;

Программирование на Python, часть 2;

Основы web API;

Основы SQL. PostgreSQL. Взаимодействие с базой данных в Python;

Разработка web-приложений на Django;

Разработка web-приложений на Flask;

Разработка web-приложений на Pyramid

Список категорий каталога, в которые включён курс

Траектории, в которые входит данный курс

Список курсов, требующихся для прохождения данного курса

Не требуется