Fondamentaux de l'asynchronisme et du multithreading en Python

Votre application Python est lente lors du traitement de nombreuses requêtes réseau ou d'un traitement de données complexe ? La concurrence et le parallélisme sont des compétences essentielles pour écrire aujourd'hui des logiciels Python évolutifs et réactifs. Ce cours fournit une compréhension fondamentale de la manière dont Python gère les tâches concurrentes. Vous apprendrez à identifier les goulots d'étranglement, à choisir la bonne approche (asynchrone, multithreading ou multiprocessing) et à implémenter un code efficace et non bloquant à l'aide des fonctionnalités de la bibliothèque standard Python. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les différences fondamentales entre la concurrence, le parallélisme, les threads et les processus * Maîtriser le framework `asyncio` en utilisant la syntaxe `async/await` pour des opérations efficaces liées aux E/S * Appliquer des modèles modernes de regroupement et d'annulation de tâches pour gérer des flux de travail asynchrones complexes * Configurer le module `multiprocessing` pour obtenir un parallélisme réel pour les tâches liées au CPU * S'entraîner à écrire du code thread-safe et comprendre le rôle du Global Interpreter Lock (GIL) dans le threading Python standard * Construire des applications robustes qui gèrent efficacement les ressources à l'aide de primitives de verrouillage et de synchronisation des ressources Le cours commence par établir la terminologie de base et la distinction entre le multitâche coopératif et préemptif. Nous passons ensuite à des explications détaillées de `asyncio` pour la concurrence et explorons enfin les stratégies pour obtenir le parallélisme à l'aide des processus et des threads. Ce cours est conçu pour les développeurs Python qui comprennent la syntaxe de base et cherchent à améliorer les performances et la réactivité de leurs applications. Aucune expérience préalable en programmation concurrente n'est requise. Commencez à construire des programmes Python plus rapides et plus évolutifs dès aujourd'hui.