ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ದೃಢವಾದ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಪೈಥಾನ್ ಕೊರೂಟಿನ್ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಸಮಗ್ರ ಅಸಿಂಕ್ಐಓ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.
ಅಸಿಂಕ್ಐಓ (AsyncIO) ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್: ಜಾಗತಿಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಕೊರೂಟಿನ್ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಪೈಥಾನ್‌ನ asyncio ಜೊತೆಗಿನ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಆಧಾರಸ್ತಂಭವಾಗಿದೆ. ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಐಓಟಿ (IoT) ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸ್‌ಗಳವರೆಗೆ, asyncio ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕೋಡ್‌ನ ಅಂತರ್ಗತ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಪೈಥಾನ್ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು asyncio ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಜಗತ್ತು: ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಒಂದು ರೇಖೀಯ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದನ್ನು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಏಕಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿಯು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬಗ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇವುಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಕಷ್ಟ. ರೇಸ್ ಕಂಡೀಶನ್‌ಗಳು, ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟಾಸ್ಕ್ ರದ್ದತಿಗಳಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಚಲಿತವಾಗುತ್ತವೆ.
ವಿವಿಧ ಸಮಯ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಕರಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ, asyncio ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್‌ನ ದೃಢವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಇದು ಪರಿಸರ, ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಥಳ ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಕೊರೂಟಿನ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳು asyncio ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಕೊರೂಟಿನ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದು ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಿ ನಂತರ ಪುನರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. asyncio ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ; ಇದು ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಿದ್ಧವಾದಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ನೆನಪಿಡಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು:
async def: ಒಂದು ಕೊರೂಟಿನ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.await: ಒಂದು awaitable ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಕೊರೂಟಿನ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.- ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು:
asyncioಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲುTaskಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ. - ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್: ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಕೇಂದ್ರ ಸಂಯೋಜಕ.
ಒಂದು await ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಎದುರಾದಾಗ, ಕೊರೂಟಿನ್ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು I/O-ಬೌಂಡ್ ಆಗಿದ್ದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿ, ಫೈಲ್ ರೀಡ್), ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಮತ್ತೊಂದು ಸಿದ್ಧವಾದ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೊರೂಟಿನ್ ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಏಕೆ yield ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಪುನರಾರಂಭಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೊರೂಟಿನ್ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು
asyncio ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಹಲವಾರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು:
- ನಿರ್ವಹಿಸದ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳು: ಒಂದು ಕೊರೂಟಿನ್ ಒಳಗೆ ಎದ್ದ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳು ಹಿಡಿಯದಿದ್ದರೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹರಡಬಹುದು.
- ಟಾಸ್ಕ್ ರದ್ದತಿ: ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು
asyncio.CancelledErrorಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. - ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟಾರ್ವೇಶನ್: ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳ ಅಸಮರ್ಪಕ ಬಳಕೆ ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಸ್ಪರ್ಧೆಯು ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಯಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ರೇಸ್ ಕಂಡೀಶನ್‌ಗಳು: ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಇಲ್ಲದೆ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು.
- ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಹೆಲ್: ಆಧುನಿಕ
asyncioಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದು ಕಡಿಮೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಚೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಇನ್ನೂ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. - ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು: ಒಂದು ಕೊರೂಟಿನ್ ಒಳಗೆ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್, ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕರೆಯುವುದರಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ.
AsyncIO ನಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
ದೃಢವಾದ ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಮೊದಲ ರಕ್ಷಣೆಯಾಗಿದೆ. asyncio ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ.
1. try...except...finally ಯ ಶಕ್ತಿ
ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ ಪೈಥಾನ್ ರಚನೆಯು ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ await ಕರೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕೋಡ್‌ನ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು try ಬ್ಲಾಕ್ ಒಳಗೆ ಸುತ್ತಿ.
import asyncio
async def fetch_data(url):
print(f"Fetching data from {url}...")
await asyncio.sleep(1) # Simulate network delay
if "error" in url:
raise ValueError(f"Failed to fetch from {url}")
return f"Data from {url}"
async def process_urls(urls):
tasks = []
for url in urls:
tasks.append(asyncio.create_task(fetch_data(url)))
results = []
for task in asyncio.as_completed(tasks):
try:
result = await task
results.append(result)
print(f"Successfully processed: {result}")
except ValueError as e:
print(f"Error processing URL: {e}")
except Exception as e:
print(f"An unexpected error occurred: {e}")
finally:
# Code here runs whether an exception occurred or not
print("Finished processing one task.")
return results
async def main():
urls = [
"http://example.com/data1",
"http://example.com/error_source",
"http://example.com/data2"
]
await process_urls(urls)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
ವಿವರಣೆ:
- ನಾವು ಬಹು
fetch_dataಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲುasyncio.create_taskಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. asyncio.as_completedಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು ಮುಗಿದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನಮಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.- ಪ್ರತಿ
await taskಅನ್ನು ನಮ್ಮ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ API ನಿಂದ ಎದ್ದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟValueErrorಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಇತರ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲುtry...exceptಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತಲಾಗಿದೆ. finallyಬ್ಲಾಕ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಯಾವಾಗಲೂ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಕ್ಲೀನಪ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
2. asyncio.CancelledError ಅನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು
asyncio ನಲ್ಲಿನ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು. ದೀರ್ಘಕಾಲ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಟಾಸ್ಕ್ ರದ್ದುಗೊಂಡಾಗ, ಟಾಸ್ಕ್ ಕೊನೆಯದಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಟ್ಟ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ (ಅಂದರೆ, await ನಲ್ಲಿ) asyncio.CancelledError ಎಬ್ಬಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಅಗತ್ಯ ಕ್ಲೀನಪ್ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
import asyncio
async def cancellable_task():
try:
for i in range(5):
print(f"Task step {i}")
await asyncio.sleep(1)
print("Task completed normally.")
except asyncio.CancelledError:
print("Task was cancelled! Performing cleanup...")
# Simulate cleanup operations
await asyncio.sleep(0.5)
print("Cleanup finished.")
raise # Re-raise CancelledError if required by convention
finally:
print("This finally block always runs.")
async def main():
task = asyncio.create_task(cancellable_task())
await asyncio.sleep(2.5) # Let the task run for a bit
print("Cancelling the task...")
task.cancel()
try:
await task # Wait for the task to acknowledge cancellation
except asyncio.CancelledError:
print("Main caught CancelledError after task cancellation.")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
ವಿವರಣೆ:
cancellable_taskಒಂದುtry...except asyncio.CancelledErrorಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.exceptಬ್ಲಾಕ್ ಒಳಗೆ, ನಾವು ಕ್ಲೀನಪ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ.- ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಕ್ಲೀನಪ್ ನಂತರ,
CancelledErrorಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮರು-ಎಬ್ಬಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಟಾಸ್ಕ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ರದ್ದುಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಕರೆ ಮಾಡುವವರಿಗೆ ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಮರು-ಎಬ್ಬಿಸದೆ ನಿಗ್ರಹಿಸಿದರೆ, ಕರೆ ಮಾಡುವವರು ಟಾಸ್ಕ್ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು. mainಫಂಕ್ಷನ್ ಒಂದು ಟಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನುawaitಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಟಾಸ್ಕ್ ರದ್ದುಗೊಂಡು ಮರು-ಎಬ್ಬಿಸಿದ್ದರೆ, ಈawait taskಕರೆ ಮಾಡುವವರಲ್ಲಿCancelledErrorಅನ್ನು ಎಬ್ಬಿಸುತ್ತದೆ.
3. asyncio.gather ಅನ್ನು ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ ಬಳಸುವುದು
asyncio.gather ಅನ್ನು ಅನೇಕ awaitableಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ, ಯಾವುದೇ awaitable ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಎಬ್ಬಿಸಿದರೆ, gather ತಕ್ಷಣವೇ ಎದುರಾದ ಮೊದಲ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಹರಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದ awaitableಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
gather ಕರೆಯೊಳಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳಿಂದ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು, ನೀವು return_exceptions=True ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
import asyncio
async def successful_operation(delay):
await asyncio.sleep(delay)
return f"Success after {delay}s"
async def failing_operation(delay):
await asyncio.sleep(delay)
raise RuntimeError(f"Failed after {delay}s")
async def main():
results = await asyncio.gather(
successful_operation(1),
failing_operation(0.5),
successful_operation(1.5),
return_exceptions=True
)
print("Results from gather:")
for i, result in enumerate(results):
if isinstance(result, Exception):
print(f"Task {i}: Failed with exception: {result}")
else:
print(f"Task {i}: Succeeded with result: {result}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
ವಿವರಣೆ:
return_exceptions=Trueಜೊತೆಗೆ, ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಸಂಭವಿಸಿದರೆgatherನಿಲ್ಲುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.- ನಂತರ ಕೋಡ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಐಟಂನ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು
Exceptionಆಗಿದ್ದರೆ, ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟಾಸ್ಕ್ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಎಂದರ್ಥ.
4. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು
ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು (async with ಬಳಸಿ) ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದರೂ ಸಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಫೈಲ್ ಹ್ಯಾಂಡಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಲಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
import asyncio
class AsyncResource:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.acquired = False
async def __aenter__(self):
print(f"Acquiring resource: {self.name}")
await asyncio.sleep(0.2) # Simulate acquisition time
self.acquired = True
return self
async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print(f"Releasing resource: {self.name}")
await asyncio.sleep(0.2) # Simulate release time
self.acquired = False
if exc_type:
print(f"An exception occurred within the context: {exc_type.__name__}: {exc_val}")
# Return True to suppress the exception, False or None to propagate
return False # Propagate exceptions by default
async def use_resource(name):
try:
async with AsyncResource(name) as resource:
print(f"Using resource {resource.name}...")
await asyncio.sleep(1)
if name == "flaky_resource":
raise RuntimeError("Simulated error during resource use")
print(f"Finished using resource {resource.name}.")
except RuntimeError as e:
print(f"Caught exception outside context manager: {e}")
async def main():
await use_resource("stable_resource")
print("---")
await use_resource("flaky_resource")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
ವಿವರಣೆ:
AsyncResourceಕ್ಲಾಸ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ__aenter__ಮತ್ತು__aexit__ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.__aenter__ಅನ್ನುasync withಬ್ಲಾಕ್ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಾಗ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು__aexit__ಅನ್ನು ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಸಂಭವಿಸಿದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಹೊರಬರುವಾಗ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.__aexit__ಗೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು (exc_type,exc_val,exc_tb) ಸಂಭವಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.__aexit__ನಿಂದTrueಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವುದು ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆFalseಅಥವಾNoneಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವುದು ಅದನ್ನು ಹರಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕೋಡ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಮನಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
1. ಲಾಗಿಂಗ್‌ನ ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಬಳಕೆ
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಹರಿವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸದೆ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳು, ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ logging ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಬಳಸಿ.
import asyncio
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
async def log_task(name, delay):
logging.info(f"Task '{name}' started.")
try:
await asyncio.sleep(delay)
if delay > 1:
raise ValueError(f"Simulated error for '{name}' due to long delay.")
logging.info(f"Task '{name}' completed successfully after {delay}s.")
except asyncio.CancelledError:
logging.warning(f"Task '{name}' was cancelled.")
raise
except Exception as e:
logging.error(f"Task '{name}' encountered an error: {e}")
raise
async def main():
tasks = [
asyncio.create_task(log_task("Task A", 1)),
asyncio.create_task(log_task("Task B", 2)),
asyncio.create_task(log_task("Task C", 0.5))
]
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
logging.info("All tasks have finished.")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
AsyncIO ನಲ್ಲಿ ಲಾಗಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು:
- ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪಿಂಗ್: ವಿವಿಧ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಟಾಸ್ಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಟಾಸ್ಕ್‌ನ ಹೆಸರು ಅಥವಾ ID ಅನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
- ಕೋರಿಲೇಶನ್ ಐಡಿಗಳು: ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಬಹು ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಟ್ರೇಸ್ ಮಾಡಲು ಕೋರಿಲೇಶನ್ ಐಡಿ ಬಳಸಿ.
- ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಲಾಗಿಂಗ್: ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪರಿಸರಗಳಿಂದ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಘಟಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದಾದ ಲಾಗ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ
structlogನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
2. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಡೀಬಗ್ಗರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು (ಕೇವಿಯಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ)
pdb (ಅಥವಾ IDE ಡೀಬಗ್ಗರ್‌ಗಳು) ನಂತಹ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಪೈಥಾನ್ ಡೀಬಗ್ಗರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಡೀಬಗ್ಗರ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮುರಿದಾಗ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ವಿರಾಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಏಕಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸದ ಕಾರಣ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.
pdb ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು:
- ನೀವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ
import pdb; pdb.set_trace()ಸೇರಿಸಿ. - ಡೀಬಗ್ಗರ್ ಮುರಿದಾಗ, ನೀವು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಕೋಡ್ ಮೂಲಕ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕಬಹುದು (
awaitನೊಂದಿಗೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುವುದು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿದ್ದರೂ), ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. awaitಮೇಲೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುವುದರಿಂದ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಕೊರೂಟಿನ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಡೀಬಗ್ಗರ್ ವಿರಾಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ.
breakpoint() ನೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ (ಪೈಥಾನ್ 3.7+):
ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ breakpoint() ಫಂಕ್ಷನ್ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಡೀಬಗ್ಗರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು PYTHONBREAKPOINT ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
AsyncIO ಗಾಗಿ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು:
ಕೆಲವು IDEಗಳು (PyCharm ನಂತಹ) ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ವರ್ಧಿತ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಕೊರೂಟಿನ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾದ ಸ್ಟೆಪ್ಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
3. AsyncIO ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ Asyncio ಸ್ಟಾಕ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು. ಒಂದು ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ನಿಮ್ಮ ಕೊರೂಟಿನ್‌ನ ಕೋಡ್‌ನ ಜೊತೆಗೆ, ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು.
ಅಸಿಂಕ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಓದಲು ಸಲಹೆಗಳು:
- ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಹುಟ್ಟುವ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟ್ರೇಸ್‌ನ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- ಮೂಲವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ: ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ಎಲ್ಲಿ ಎಬ್ಬಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮ
awaitಕರೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹೇಗೆ ಹರಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ. asyncio.run_coroutine_threadsafe: ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವಾಗ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ.
4. asyncio ಡೀಬಗ್ ಮೋಡ್ ಬಳಸುವುದು
asyncio ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಡೀಬಗ್ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. asyncio.run() ಗೆ debug=True ಅನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ PYTHONASYNCIODEBUG ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.
import asyncio
async def potentially_buggy_coro():
# This is a simplified example. Debug mode catches more subtle issues.
await asyncio.sleep(0.1)
# Example: If this were to accidentally block the loop
async def main():
print("Running with asyncio debug mode enabled.")
await potentially_buggy_coro()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main(), debug=True)
ಡೀಬಗ್ ಮೋಡ್ ಏನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ:
- ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಕರೆಗಳು.
- await ಮಾಡದ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳು.
- ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸದ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳು.
- ಟಾಸ್ಕ್ ರದ್ದತಿಯ ಅಸಮರ್ಪಕ ಬಳಕೆ.
ಡೀಬಗ್ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವರ್ಬೋಸ್ ಆಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು asyncio APIಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ದುರುಪಯೋಗದ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಸುಧಾರಿತ ಅಸಿಂಕ್ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು
ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಪರಿಕರಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ವಿಶೇಷ ತಂತ್ರಗಳು ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು:
aiomonitor: ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವasyncioಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಲೈವ್ ತಪಾಸಣೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಲೈಬ್ರರಿ, ಡೀಬಗ್ಗರ್‌ನಂತೆಯೇ ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸದೆ. ನೀವು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು, ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.- ಕಸ್ಟಮ್ ಟಾಸ್ಕ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಗಳು: ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟಾಸ್ಕ್‌ಗೆ ಇನ್‌ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅಥವಾ ಲಾಗಿಂಗ್ ಸೇರಿಸಲು ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್ ಟಾಸ್ಕ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
- ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್:
cProfileನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಇವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುತ್ತವೆ.
AsyncIO ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು
ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪರಿಗಣನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
- ಸಮಯ ವಲಯಗಳು: ಸಮಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು (ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್, ಲಾಗಿಂಗ್, ಟೈಮ್‌ಔಟ್‌ಗಳು) ವಿವಿಧ ಸಮಯ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. ಆಂತರಿಕ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ UTC ಬಳಸಿ.
- ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ: ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾದ ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಸ್‌ಫುಲ್ ಡಿಗ್ರೇಡೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ,
toxiproxyನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ) ನಿಮ್ಮ ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. - ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಕರಣ (i18n) ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣ (l10n): ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು. ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ದೇಶ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮಿತಿಗಳು: ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಟೈಮ್‌ಔಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ಗ್ರೇಸ್‌ಫುಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ.
- ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆ: ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ವಿವಿಧ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆ: asyncio.wait_for ನೊಂದಿಗೆ ಜಾಗತಿಕ ಟೈಮ್‌ಔಟ್‌ಗಳು
ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಚಾಲನೆಯಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು asyncio.wait_for ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಇದು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
import asyncio
import time
async def long_running_task(duration):
print(f"Starting task that takes {duration} seconds.")
await asyncio.sleep(duration)
print("Task finished naturally.")
return "Task Completed"
async def main():
print(f"Current time: {time.strftime('%X')}")
try:
# Set a global timeout for all operations
result = await asyncio.wait_for(long_running_task(5), timeout=3.0)
print(f"Operation successful: {result}")
except asyncio.TimeoutError:
print(f"Operation timed out after 3 seconds!")
except Exception as e:
print(f"An unexpected error occurred: {e}")
print(f"Current time: {time.strftime('%X')}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
ವಿವರಣೆ:
asyncio.wait_forಒಂದು awaitable ಅನ್ನು (ಇಲ್ಲಿ,long_running_task) ಸುತ್ತುತ್ತದೆ ಮತ್ತು awaitable ನಿರ್ದಿಷ್ಟtimeoutಒಳಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳದಿದ್ದರೆasyncio.TimeoutErrorಅನ್ನು ಎಬ್ಬಿಸುತ್ತದೆ.- ಬಳಕೆದಾರ-ಮುಖಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮಯೋಚಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಲಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
AsyncIO ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಈ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ:
- ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಿ: ವಿಶಾಲವಾದ
except Exceptionಬದಲಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಿರಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. asyncio.gather(..., return_exceptions=True)ಅನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಿ: ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಮಿಶ್ರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು (ಯಶಸ್ಸು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯಗಳು) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ.- ದೃಢವಾದ ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ತರ್ಕವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ: ಅಸ್ಥಿರ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕರೆಗಳು), ತಕ್ಷಣವೇ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ಬದಲು, ಬ್ಯಾಕ್‌ಆಫ್ ವಿಳಂಬಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ.
backoffನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ತುಂಬಾ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು. - ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಲಾಗಿಂಗ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ತಂಡದಿಂದ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸುಲಭ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಲಾಗಿಂಗ್ ಬಳಸಿ.
- ಅವಲೋಕನಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ: ಲಾಗಿಂಗ್‌ನ ಹೊರತಾಗಿ, ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪ್ರೊಮಿಥಿಯಸ್, ಗ್ರಫಾನಾ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Jaeger, OpenTelemetry) ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿವೆ.
- ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ದೋಷ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರಿಯಾಗಿಸುವ ಯೂನಿಟ್ ಮತ್ತು ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
pytest-asyncioನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳು, ಟೈಮ್‌ಔಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ರದ್ದತಿಗಳನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡಿ. - ನಿಮ್ಮ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ನೀವು ಒಂದೇ ಥ್ರೆಡ್‌ನಲ್ಲಿ, ಬಹು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (
run_in_executorಮೂಲಕ), ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾದ್ಯಂತasyncioಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಿ. ಇದು ದೋಷಗಳು ಹೇಗೆ ಹರಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. - ಊಹೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸೇವಾ ಲಭ್ಯತೆ, ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಡಿದ ಯಾವುದೇ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಆಧುನಿಕ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪೈಥಾನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ asyncio ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎರರ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಪೈಥಾನ್‌ನ ದೃಢವಾದ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಮತ್ತು ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಜಾಗತಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.
try...except ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, asyncio.CancelledError ಮತ್ತು asyncio.TimeoutError ಅನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಜಾಗತಿಕ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. ಶ್ರದ್ಧಾಪೂರ್ವಕ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಅಸಾಧಾರಣ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸಬಹುದು.