Python Asyncio Queues: Beherrschen von parallelen Produzent-Konsumenten-Mustern

Asynchrone Programmierung ist für die Erstellung leistungsstarker und skalierbarer Anwendungen von entscheidender Bedeutung geworden. Pythons asyncio-Bibliothek bietet ein leistungsstarkes Framework zur Erreichung von Parallelität mithilfe von Coroutinen und Event-Loops. Unter den vielen Werkzeugen, die asyncio anbietet, spielen Warteschlangen eine wichtige Rolle bei der Erleichterung der Kommunikation und des Datenaustauschs zwischen parallel ausgeführten Tasks, insbesondere bei der Implementierung von Produzent-Konsumenten-Mustern.

Verständnis des Produzent-Konsumenten-Musters

Das Produzent-Konsumenten-Muster ist ein grundlegendes Entwurfsmuster in der parallelen Programmierung. Es umfasst zwei oder mehr Arten von Prozessen oder Threads: Produzenten, die Daten oder Tasks generieren, und Konsumenten, die diese Daten verarbeiten oder konsumieren. Ein gemeinsam genutzter Puffer, typischerweise eine Warteschlange, fungiert als Vermittler und ermöglicht es Produzenten, Elemente hinzuzufügen, ohne Konsumenten zu überlasten, und ermöglicht es Konsumenten, unabhängig zu arbeiten, ohne durch langsame Produzenten blockiert zu werden. Diese Entkopplung verbessert die Parallelität, Reaktionsfähigkeit und die Gesamteffizienz des Systems.

Betrachten Sie ein Szenario, in dem Sie einen Web-Scraper erstellen. Produzenten könnten Tasks sein, die URLs aus dem Internet abrufen, und Konsumenten könnten Tasks sein, die den HTML-Inhalt parsen und relevante Informationen extrahieren. Ohne eine Warteschlange müsste der Produzent möglicherweise auf den Abschluss der Verarbeitung durch den Konsumenten warten, bevor er die nächste URL abruft, oder umgekehrt. Eine Warteschlange ermöglicht es diesen Tasks, parallel zu laufen und den Durchsatz zu maximieren.

Einführung in Asyncio Queues

Die asyncio-Bibliothek bietet eine asynchrone Warteschlangenimplementierung (asyncio.Queue), die speziell für die Verwendung mit Coroutinen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen Warteschlangen verwendet asyncio.Queue asynchrone Operationen (await) zum Einfügen und Abrufen von Elementen aus der Warteschlange, wodurch Coroutinen die Kontrolle an den Event-Loop übergeben können, während sie auf die Verfügbarkeit der Warteschlange warten. Dieses nicht-blockierende Verhalten ist unerlässlich, um echte Parallelität in asyncio-Anwendungen zu erreichen.

Schlüsselmethoden von Asyncio Queues

Hier sind einige der wichtigsten Methoden zur Arbeit mit asyncio.Queue:

• put(item): Fügt ein Element zur Warteschlange hinzu. Wenn die Warteschlange voll ist (d.h. ihre maximale Größe erreicht hat), wird die Coroutine blockiert, bis wieder Platz vorhanden ist. Verwenden Sie await, um sicherzustellen, dass der Vorgang asynchron abgeschlossen wird: await queue.put(item).
• get(): Entfernt ein Element aus der Warteschlange und gibt es zurück. Wenn die Warteschlange leer ist, wird die Coroutine blockiert, bis ein Element verfügbar ist. Verwenden Sie await, um sicherzustellen, dass der Vorgang asynchron abgeschlossen wird: await queue.get().
• empty(): Gibt True zurück, wenn die Warteschlange leer ist; andernfalls False. Beachten Sie, dass dies kein zuverlässiger Indikator für die Leerheit in einer parallelen Umgebung ist, da eine andere Task ein Element hinzufügen oder entfernen könnte, zwischen dem Aufruf von empty() und seiner Verwendung.
• full(): Gibt True zurück, wenn die Warteschlange voll ist; andernfalls False. Ähnlich wie bei empty() ist dies kein zuverlässiger Indikator für die Fülle in einer parallelen Umgebung.
• qsize(): Gibt die ungefähre Anzahl der Elemente in der Warteschlange zurück. Die genaue Anzahl kann aufgrund paralleler Vorgänge leicht veraltet sein.
• join(): Blockiert, bis alle Elemente in der Warteschlange abgeholt und verarbeitet wurden. Dies wird typischerweise vom Konsumenten verwendet, um zu signalisieren, dass er die Verarbeitung aller Elemente abgeschlossen hat. Produzenten rufen queue.task_done() nach der Verarbeitung eines abgeholten Elements auf.
• task_done(): Zeigt an, dass eine zuvor in die Warteschlange gestellte Task abgeschlossen ist. Wird von Warteschlangen-Konsumenten verwendet. Für jedes get() teilt ein nachfolgender Aufruf von task_done() der Warteschlange mit, dass die Verarbeitung der Task abgeschlossen ist.

Implementierung eines einfachen Produzent-Konsumenten-Beispiels

Lassen Sie uns die Verwendung von asyncio.Queue mit einem einfachen Produzent-Konsumenten-Beispiel veranschaulichen. Wir simulieren einen Produzenten, der Zufallszahlen generiert, und einen Konsumenten, der diese Zahlen quadriert.

            
import asyncio
import random

async def producer(queue: asyncio.Queue, n: int):
    for _ in range(n):
        # Arbeit simulieren
        await asyncio.sleep(random.random())
        value = random.randint(1, 100)
        print(f"Producer: Adding {value} to the queue")
        await queue.put(value)
    # Dem Konsumenten signalisieren, dass keine weiteren Elemente hinzugefügt werden
    for _ in range(3):  # Anzahl der Konsumenten
        await queue.put(None)


async def consumer(queue: asyncio.Queue, id: int):
    while True:
        value = await queue.get()
        if value is None:
            print(f"Consumer {id}: Exiting.")
            queue.task_done()
            break
        
        # Arbeit simulieren
        await asyncio.sleep(random.random())
        result = value * value
        print(f"Consumer {id}: Consumed {value}, Result: {result}")
        queue.task_done()

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    num_producers = 1
    num_consumers = 3
    total_items = 10

    producers = [asyncio.create_task(producer(queue, total_items // num_producers)) for _ in range(num_producers)]
    consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue, id)) for id in range(num_consumers)]

    await asyncio.gather(*producers)
    await queue.join() # Warten, bis alle Elemente verarbeitet sind
    await asyncio.gather(*consumers)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

In diesem Beispiel:

• Die Funktion producer generiert Zufallszahlen und fügt sie der Warteschlange hinzu. Nachdem alle Zahlen produziert wurden, fügt sie None zur Warteschlange hinzu, um dem Konsumenten zu signalisieren, dass sie fertig ist.
• Die Funktion consumer ruft Zahlen aus der Warteschlange ab, quadriert sie und gibt das Ergebnis aus. Sie läuft weiter, bis sie das None-Signal empfängt.
• Die Funktion main erstellt eine asyncio.Queue, startet die Produzenten- und Konsumenten-Tasks und wartet mit asyncio.gather auf deren Abschluss.
• Wichtig: Nachdem ein Konsument ein Element verarbeitet hat, ruft er queue.task_done() auf. Der Aufruf von queue.join() in `main()` blockiert, bis alle Elemente in der Warteschlange verarbeitet wurden (d.h. bis `task_done()` für jedes Element aufgerufen wurde, das in die Warteschlange gestellt wurde).
• Wir verwenden `asyncio.gather(*consumers)`, um sicherzustellen, dass alle Konsumenten fertig sind, bevor die `main()`-Funktion beendet wird. Dies ist besonders wichtig, wenn Konsumenten mit `None` zum Beenden signalisiert werden.

Erweiterte Produzent-Konsumenten-Muster

Das grundlegende Beispiel kann erweitert werden, um komplexere Szenarien zu behandeln. Hier sind einige erweiterte Muster:

Mehrere Produzenten und Konsumenten

Sie können ganz einfach mehrere Produzenten und Konsumenten erstellen, um die Parallelität zu erhöhen. Die Warteschlange fungiert als zentraler Kommunikationspunkt, der die Arbeit gleichmäßig auf die Konsumenten verteilt.

            
import asyncio
import random

async def producer(queue: asyncio.Queue, producer_id: int, num_items: int):
    for i in range(num_items):
        await asyncio.sleep(random.random() * 0.5) # Arbeit simulieren
        item = (producer_id, i)
        print(f"Producer {producer_id}: Producing item {item}")
        await queue.put(item)
    print(f"Producer {producer_id}: Finished producing.")
    # Hier keine Konsumenten signalisieren; dies in main behandeln

async def consumer(queue: asyncio.Queue, consumer_id: int):
    while True:
        item = await queue.get()
        if item is None:
            print(f"Consumer {consumer_id}: Exiting.")
            queue.task_done()
            break
        producer_id, item_id = item
        await asyncio.sleep(random.random() * 0.5) # Verarbeitungszeit simulieren
        print(f"Consumer {consumer_id}: Consuming item {item} from Producer {producer_id}")
        queue.task_done()

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    num_producers = 3
    num_consumers = 5
    items_per_producer = 10

    producers = [asyncio.create_task(producer(queue, i, items_per_producer)) for i in range(num_producers)]
    consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue, i)) for i in range(num_consumers)]

    await asyncio.gather(*producers)

    # Den Konsumenten signalisieren, dass sie beendet werden sollen, nachdem alle Produzenten fertig sind.
    for _ in range(num_consumers):
        await queue.put(None)

    await queue.join()
    await asyncio.gather(*consumers)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

In diesem modifizierten Beispiel haben wir mehrere Produzenten und mehrere Konsumenten. Jeder Produzent erhält eine eindeutige ID, und jeder Konsument ruft Elemente aus der Warteschlange ab und verarbeitet sie. Der None-Sentinel-Wert wird in die Warteschlange eingefügt, sobald alle Produzenten fertig sind, was den Konsumenten signalisiert, dass keine weitere Arbeit ansteht. Wichtig ist, dass wir queue.join() vor dem Beenden aufrufen. Der Konsument ruft nach der Verarbeitung eines Elements queue.task_done() auf.

Fehlerbehandlung

In realen Anwendungen müssen Sie Ausnahmen behandeln, die während des Produktions- oder Konsumprozesses auftreten können. Sie können try...except-Blöcke innerhalb Ihrer Produzenten- und Konsumenten-Coroutinen verwenden, um Ausnahmen abzufangen und ordnungsgemäß zu behandeln.

            
import asyncio
import random

async def producer(queue: asyncio.Queue, producer_id: int, num_items: int):
    for i in range(num_items):
        try:
            await asyncio.sleep(random.random() * 0.5) # Arbeit simulieren
            if random.random() < 0.1:  # Fehler simulieren
                raise Exception(f"Producer {producer_id}: Simulated error!")
            item = (producer_id, i)
            print(f"Producer {producer_id}: Producing item {item}")
            await queue.put(item)
        except Exception as e:
            print(f"Producer {producer_id}: Error producing item: {e}")
            # Optional: Ein spezielles Fehlerobjekt in die Warteschlange einfügen
            # await queue.put(('ERROR', str(e)))
    print(f"Producer {producer_id}: Finished producing.")

async def consumer(queue: asyncio.Queue, consumer_id: int):
    while True:
        item = await queue.get()
        if item is None:
            print(f"Consumer {consumer_id}: Exiting.")
            queue.task_done()
            break

        try:
            producer_id, item_id = item
            await asyncio.sleep(random.random() * 0.5) # Verarbeitungszeit simulieren
            if random.random() < 0.05: # Fehler während des Verbrauchs simulieren
                raise ValueError(f"Consumer {consumer_id}: Invalid item! ")
            print(f"Consumer {consumer_id}: Consuming item {item} from Producer {producer_id}")
        except Exception as e:
            print(f"Consumer {consumer_id}: Error consuming item: {e}")
        finally:
            queue.task_done()

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    num_producers = 3
    num_consumers = 5
    items_per_producer = 10

    producers = [asyncio.create_task(producer(queue, i, items_per_producer)) for i in range(num_producers)]
    consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue, i)) for i in range(num_consumers)]

    await asyncio.gather(*producers)

    # Den Konsumenten signalisieren, dass sie beendet werden sollen, nachdem alle Produzenten fertig sind.
    for _ in range(num_consumers):
        await queue.put(None)

    await queue.join()
    await asyncio.gather(*consumers)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

In diesem Beispiel führen wir simulierte Fehler sowohl beim Produzenten als auch beim Konsumenten ein. Die try...except-Blöcke fangen diese Fehler ab und ermöglichen es den Tasks, mit der Verarbeitung anderer Elemente fortzufahren. Der Konsument ruft im finally-Block immer noch queue.task_done() auf, um sicherzustellen, dass der interne Zähler der Warteschlange auch bei Fehlern korrekt aktualisiert wird.

Priorisierte Aufgaben

Manchmal müssen Sie bestimmte Aufgaben anderen vorziehen. asyncio bietet keine direkte Prioritätswarteschlange, aber Sie können eine mit dem Modul heapq einfach implementieren.

            
import asyncio
import heapq
import random

class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        self._count = 0
        self._condition = asyncio.Condition(asyncio.Lock())

    async def put(self, item, priority):
        async with self._condition:
            heapq.heappush(self._queue, (priority, self._count, item))
            self._count += 1
            self._condition.notify_all()

    async def get(self):
        async with self._condition:
            while not self._queue:
                await self._condition.wait()
            priority, count, item = heapq.heappop(self._queue)
            return item

    def qsize(self):
        return len(self._queue)

    def empty(self):
        return not self._queue

async def producer(queue: PriorityQueue, producer_id: int, num_items: int):
    for i in range(num_items):
        await asyncio.sleep(random.random() * 0.5) # Arbeit simulieren
        priority = random.randint(1, 10)  # Zufällige Priorität zuweisen
        item = (producer_id, i)
        print(f"Producer {producer_id}: Producing item {item} with priority {priority}")
        await queue.put(item, priority)
    print(f"Producer {producer_id}: Finished producing.")

async def consumer(queue: PriorityQueue, consumer_id: int):
    while True:
        item = await queue.get()
        if item is None:
            print(f"Consumer {consumer_id}: Exiting.")
            break

        producer_id, item_id = item
        await asyncio.sleep(random.random() * 0.5) # Verarbeitungszeit simulieren
        print(f"Consumer {consumer_id}: Consuming item {item} from Producer {producer_id}")

async def main():
    queue = PriorityQueue()
    num_producers = 2
    num_consumers = 3
    items_per_producer = 5

    producers = [asyncio.create_task(producer(queue, i, items_per_producer)) for i in range(num_producers)]
    consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue, i)) for i in range(num_consumers)]

    await asyncio.gather(*producers)

    # Konsumenten signalisieren, dass sie beendet werden sollen (nicht für dieses Beispiel benötigt).
    # for _ in range(num_consumers):
    #     await queue.put(None, 0)

    await asyncio.gather(*consumers)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

Dieses Beispiel definiert eine Klasse PriorityQueue, die heapq verwendet, um eine sortierte Warteschlange basierend auf der Priorität zu pflegen. Elemente mit niedrigeren Prioritätswerten werden zuerst verarbeitet. Beachten Sie, dass wir queue.join() und queue.task_done() nicht mehr verwenden. Da wir in diesem Prioritätswarteschlangen-Beispiel keine integrierte Möglichkeit zur Nachverfolgung des Abschlusses von Tasks haben, wird der Konsument nicht automatisch beendet. Eine Möglichkeit, die Konsumenten zum Beenden zu signalisieren, müsste implementiert werden, wenn sie gestoppt werden müssen. Wenn queue.join() und queue.task_done() entscheidend sind, müsste man die benutzerdefinierte PriorityQueue-Klasse möglicherweise erweitern oder anpassen, um ähnliche Funktionalitäten zu unterstützen.

Timeout und Abbruch

In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise ein Timeout für das Abrufen oder Einfügen von Elementen in die Warteschlange festlegen. Sie können asyncio.wait_for verwenden, um dies zu erreichen.

            
import asyncio

async def consumer(queue: asyncio.Queue):
    while True:
        try:
            item = await asyncio.wait_for(queue.get(), timeout=5.0) # Timeout nach 5 Sekunden
            print(f"Consumer: Consumed {item}")
            queue.task_done()
        except asyncio.TimeoutError:
            print("Consumer: Timeout waiting for item")
            break
        except asyncio.CancelledError:
            print("Consumer: Cancelled")
            break

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    consumer_task = asyncio.create_task(consumer(queue))

    await asyncio.sleep(10) # Dem Konsumenten etwas Zeit geben
    print("Producer: Cancelling consumer")
    consumer_task.cancel()

    try:
        await consumer_task  # Die abgebrochene Task awaiten, um Ausnahmen zu behandeln
    except asyncio.CancelledError:
        print("Main: Consumer task cancelled successfully.")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

            

              
                Copy
              
            
          

In diesem Beispiel wartet der Konsument maximal 5 Sekunden darauf, dass ein Element in der Warteschlange verfügbar wird. Wenn innerhalb des Timeout-Zeitraums kein Element verfügbar ist, löst dies eine asyncio.TimeoutError aus. Sie können die Konsumenten-Task auch mit task.cancel() abbrechen.

Best Practices und Überlegungen

• Warteschlangengröße: Wählen Sie eine geeignete Warteschlangengröße basierend auf der erwarteten Auslastung und dem verfügbaren Speicher. Eine kleine Warteschlange kann dazu führen, dass Produzenten häufig blockieren, während eine große Warteschlange übermäßigen Speicher verbrauchen kann. Experimentieren Sie, um die optimale Größe für Ihre Anwendung zu finden. Eine gängige Anti-Pattern ist die Erstellung einer unbegrenzten Warteschlange.
• Fehlerbehandlung: Implementieren Sie eine robuste Fehlerbehandlung, um zu verhindern, dass Ausnahmen Ihre Anwendung zum Absturz bringen. Verwenden Sie try...except-Blöcke, um Ausnahmen in Produzenten- und Konsumenten-Tasks abzufangen und zu behandeln.
• Deadlock-Vermeidung: Achten Sie darauf, Deadlocks bei der Verwendung mehrerer Warteschlangen oder anderer Synchronisationsprimitive zu vermeiden. Stellen Sie sicher, dass Tasks Ressourcen in einer konsistenten Reihenfolge freigeben, um zirkuläre Abhängigkeiten zu vermeiden. Stellen Sie sicher, dass die Task-Abschlüsse mit `queue.join()` und `queue.task_done()` behandelt werden, wenn dies erforderlich ist.
• Abschlussmeldung: Verwenden Sie einen zuverlässigen Mechanismus, um den Konsumenten den Abschluss zu signalisieren, z. B. einen Sentinel-Wert (z. B. None) oder ein gemeinsames Flag. Stellen Sie sicher, dass alle Konsumenten das Signal erhalten und ordnungsgemäß beendet werden. Signalieren Sie ordnungsgemäß das Beenden des Konsumenten für einen sauberen Anwendungs-Shutdown.
• Kontextmanagement: Verwalten Sie asyncio Task-Kontexte ordnungsgemäß mit `async with`-Anweisungen für Ressourcen wie Dateien oder Datenbankverbindungen, um eine ordnungsgemäße Bereinigung zu gewährleisten, auch wenn Fehler auftreten.
• Überwachung: Überwachen Sie die Warteschlangengröße, den Produzenten-Durchsatz und die Konsumentenlatenz, um potenzielle Engpässe zu identifizieren und die Leistung zu optimieren. Protokollierung kann bei der Fehlerbehebung hilfreich sein.
• Vermeiden Sie blockierende Operationen: Führen Sie niemals blockierende Operationen (z. B. synchrone I/O, lang andauernde Berechnungen) direkt innerhalb Ihrer Coroutinen durch. Verwenden Sie asyncio.to_thread() oder einen Prozess-Pool, um blockierende Operationen auf einen separaten Thread oder Prozess auszulagern.

Anwendungsfälle in der Praxis

Das Produzent-Konsumenten-Muster mit asyncio-Warteschlangen ist auf eine breite Palette von realen Szenarien anwendbar:

• Web-Scraper: Produzenten rufen Webseiten ab, und Konsumenten parsen und extrahieren Daten.
• Bild-/Videoverarbeitung: Produzenten lesen Bilder/Videos von Festplatte oder Netzwerk, und Konsumenten führen Verarbeitungsoperationen durch (z. B. Größenänderung, Filterung).
• Datenpipelines: Produzenten sammeln Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Sensoren, APIs), und Konsumenten transformieren und laden die Daten in eine Datenbank oder ein Data Warehouse.
• Nachrichtenwarteschlangen: asyncio-Warteschlangen können als Baustein für die Implementierung benutzerdefinierter Nachrichtenwarteschlangensysteme verwendet werden.
• Hintergrund-Task-Verarbeitung in Webanwendungen: Produzenten empfangen HTTP-Anfragen und stellen Hintergrund-Tasks in die Warteschlange, und Konsumenten verarbeiten diese Tasks asynchron. Dies verhindert, dass die Hauptwebanwendung bei lang andauernden Operationen wie dem Senden von E-Mails oder der Datenverarbeitung blockiert.
• Finanzhandelssysteme: Produzenten empfangen Marktdaten-Feeds, und Konsumenten analysieren die Daten und führen Trades aus. Die asynchrone Natur von asyncio ermöglicht nahezu Echtzeit-Reaktionszeiten und die Verarbeitung großer Datenmengen.
• IoT-Datenverarbeitung: Produzenten sammeln Daten von IoT-Geräten, und Konsumenten verarbeiten und analysieren die Daten in Echtzeit. Asyncio ermöglicht es dem System, eine große Anzahl gleichzeitiger Verbindungen von verschiedenen Geräten zu handhaben, was es für IoT-Anwendungen geeignet macht.

Alternativen zu Asyncio Queues

Obwohl asyncio.Queue ein leistungsfähiges Werkzeug ist, ist es nicht immer die beste Wahl für jedes Szenario. Hier sind einige Alternativen, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• Multiprocessing Queues: Wenn Sie CPU-intensive Operationen durchführen müssen, die mit Threads aufgrund des Global Interpreter Lock (GIL) nicht effizient parallelisiert werden können, sollten Sie multiprocessing.Queue verwenden. Dies ermöglicht es Ihnen, Produzenten und Konsumenten in separaten Prozessen auszuführen und das GIL zu umgehen. Beachten Sie jedoch, dass die Kommunikation zwischen Prozessen im Allgemeinen teurer ist als die Kommunikation zwischen Threads.
• Drittanbieter-Nachrichtenwarteschlangen (z. B. RabbitMQ, Kafka): Für komplexere und verteilte Anwendungen sollten Sie ein dediziertes Nachrichtenwarteschlangensystem wie RabbitMQ oder Kafka in Betracht ziehen. Diese Systeme bieten erweiterte Funktionen wie Nachrichten-Routing, Persistenz und Skalierbarkeit.
• Kanäle (z. B. Trio): Die Trio-Bibliothek bietet Kanäle, die eine strukturiertere und komponierbarere Methode zur Kommunikation zwischen parallelen Tasks im Vergleich zu Warteschlangen bieten.
• aiormq (asyncio RabbitMQ Client): Wenn Sie speziell eine asynchrone Schnittstelle zu RabbitMQ benötigen, ist die aiormq-Bibliothek eine ausgezeichnete Wahl.

Fazit

asyncio-Warteschlangen bieten einen robusten und effizienten Mechanismus zur Implementierung paralleler Produzent-Konsumenten-Muster in Python. Durch das Verständnis der wichtigsten Konzepte und Best Practices, die in diesem Leitfaden behandelt werden, können Sie asyncio-Warteschlangen nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und reaktionsfähige Anwendungen zu erstellen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Warteschlangengrößen, Fehlerbehandlungsstrategien und erweiterten Mustern, um die optimale Lösung für Ihre spezifischen Anforderungen zu finden. Die Annahme asynchroner Programmierung mit asyncio und Warteschlangen ermöglicht es Ihnen, Anwendungen zu erstellen, die anspruchsvolle Arbeitslasten bewältigen und außergewöhnliche Benutzererlebnisse bieten können.