ಪೈಥಾನ್ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಕ್ಯೂಗಳು: ಏಕಕಾಲೀನ ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಅತ್ಯುನ್ನತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸಬಹುದಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನ asyncio ಲೈಬ್ರರಿಯು ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಬಲವಾದ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. asyncio ನೀಡುವ ಅನೇಕ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ, ಕ್ಯೂಗಳು ಏಕಕಾಲೀನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಾಗ.

ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಮಾದರಿಯು ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೀತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಉತ್ಪಾದಕರು, ಮತ್ತು ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಬಳಸುವ ಗ್ರಾಹಕರು. ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಬಫರ್, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಯೂ, ಮಧ್ಯವರ್ತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ತುಂಬಿಸದೆ ಉತ್ಪಾದಕರು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಧಾನಗತಿಯ ಉತ್ಪಾದಕರಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸದೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡಿಕಪ್ಲಿಂಗ್ ಏಕಕಾಲೀನತೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರೇಪರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಉತ್ಪಾದಕರು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಿಂದ URL ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು HTML ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಕ್ಯೂ ಇಲ್ಲದೆ, ಮುಂದಿನ URL ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೊದಲು ಉತ್ಪಾದಕರು ಗ್ರಾಹಕರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಮುಗಿಸಲು ಕಾಯಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ. ಕ್ಯೂ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲೀನವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು

asyncio ಲೈಬ್ರರಿಯು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಕ್ಯೂ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ (asyncio.Queue) ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ಯೂಗಳಂತಲ್ಲದೆ, asyncio.Queue ಕ್ಯೂಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ಯೂನಿಂದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (await) ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಯೂ ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಕಾಯುತ್ತಿರುವಾಗ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳು ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಅಲ್ಲದ ನಡವಳಿಕೆಯು asyncio ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಕ್ಯೂಗಳ ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳು

asyncio.Queue ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• put(item): ಕ್ಯೂಗೆ ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂ ತುಂಬಿದ್ದರೆ (ಅಂದರೆ, ಅದು ತನ್ನ ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರವನ್ನು ತಲುಪಿದ್ದರೆ), ಜಾಗ ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಕೊರೂಟಿನ್ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಆಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು await ಬಳಸಿ: await queue.put(item).
• get(): ಕ್ಯೂನಿಂದ ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂ ಖಾಲಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಒಂದು ವಸ್ತು ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಕೊರೂಟಿನ್ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಆಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು await ಬಳಸಿ: await queue.get().
• empty(): ಕ್ಯೂ ಖಾಲಿಯಾಗಿದ್ದರೆ True ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, False ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲೀನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇದು ಖಾಲಿತನದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸೂಚಕವಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಏಕೆಂದರೆ empty() ಕರೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಬಳಕೆಯ ನಡುವೆ ಇನ್ನೊಂದು ಕಾರ್ಯವು ವಸ್ತುವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.
• full(): ಕ್ಯೂ ತುಂಬಿದ್ದರೆ True ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, False ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. empty() ನಂತೆಯೇ, ಏಕಕಾಲೀನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇದು ಪೂರ್ಣತೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸೂಚಕವಲ್ಲ.
• qsize(): ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿರುವ ಅಂದಾಜು ವಸ್ತುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಎಣಿಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಳತಾಗಿರಬಹುದು.
• join(): ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಮುಗಿಸಿದೆ ಎಂದು ಸಂಕೇತಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಪಡೆದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ ಉತ್ಪಾದಕರು queue.task_done() ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.
• task_done(): ಹಿಂದೆ ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿರಿಸಿದ ಕಾರ್ಯವು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ. ಕ್ಯೂ ಗ್ರಾಹಕರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ get() ಗೆ, task_done() ಗೆ ನಂತರದ ಕರೆ, ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಕ್ಯೂಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂಲ ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು

ಸರಳವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ asyncio.Queue ನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸೋಣ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಮಾಡುವ ಗ್ರಾಹಕನನ್ನು ನಾವು ಅನುಕರಿಸುತ್ತೇವೆ.

```python import asyncio import random async def producer(queue: asyncio.Queue, n: int): for _ in range(n): # Simulate some work await asyncio.sleep(random.random()) value = random.randint(1, 100) print(f"Producer: Adding {value} to the queue") await queue.put(value) # Signal the consumer that no more items will be added for _ in range(3): # Number of consumers 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 # Simulate some work 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() # Wait for all items to be processed await asyncio.gather(*consumers) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ:

• producer ಕಾರ್ಯವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದು ಕಾರ್ಯ ಮುಗಿದಿದೆ ಎಂದು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಂಕೇತಿಸಲು None ಅನ್ನು ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
• consumer ಕಾರ್ಯವು ಕ್ಯೂನಿಂದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು None ಸಿಗ್ನಲ್ ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
• main ಕಾರ್ಯವು asyncio.Queue ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು asyncio.gather ಬಳಸಿ ಅವುಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಕಾಯುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಮುಖ: ಗ್ರಾಹಕರು ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದು queue.task_done() ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ. main() ನಲ್ಲಿನ queue.join() ಕರೆಯು ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ, ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿಗೆ task_done() ಅನ್ನು ಕರೆಯುವವರೆಗೆ).
• main() ಕಾರ್ಯವು ಹೊರಬರುವ ಮೊದಲು ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು asyncio.gather(*consumers) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. None ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗ್ರಾಹಕರು ಹೊರಬರಲು ಸಂಕೇತಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಸುಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಮಾದರಿಗಳು

ಮೂಲ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಬಹು ಉತ್ಪಾದಕರು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು

ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬಹು ಉತ್ಪಾದಕರು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಕ್ಯೂ ಸಂವಹನದ ಕೇಂದ್ರ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಡುವೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಮವಾಗಿ ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ.

```python 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) # Simulate some work item = (producer_id, i) print(f"Producer {producer_id}: Producing item {item}") await queue.put(item) print(f"Producer {producer_id}: Finished producing.") # Don't signal consumers here; handle it in main 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) # Simulate processing time 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) # Signal the consumers to exit after all producers have finished. for _ in range(num_consumers): await queue.put(None) await queue.join() await asyncio.gather(*consumers) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```

ಈ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅನೇಕ ಉತ್ಪಾದಕರು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಪ್ರತಿ ಉತ್ಪಾದಕರಿಗೆ ಅನನ್ಯ ID ಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಕ್ಯೂನಿಂದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಎಲ್ಲಾ ಉತ್ಪಾದಕರು ಮುಗಿದ ನಂತರ None ಸೆಂಟಿನೆಲ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕ್ಯೂಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಕೆಲಸವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಹೊರಬರುವ ಮೊದಲು ನಾವು queue.join() ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ವಸ್ತುವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ queue.task_done() ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.

ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನೀವು ನಿಭಾಯಿಸಬೇಕು. ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳೊಳಗೆ try...except ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

```python 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) # Simulate some work if random.random() < 0.1: # Simulate an error 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}") # Optionally, put a special error item on the queue # 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) # Simulate processing time if random.random() < 0.05: # Simulate error during consumption 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) # Signal the consumers to exit after all producers have finished. for _ in range(num_consumers): await queue.put(None) await queue.join() await asyncio.gather(*consumers) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಅನುಕರಿಸಿದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ. try...except ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ, ಕಾರ್ಯಗಳು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗಲೂ ಕ್ಯೂನ ಆಂತರಿಕ ಕೌಂಟರ್ ಸರಿಯಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಗ್ರಾಹಕರು finally ಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ queue.task_done() ಅನ್ನು ಇನ್ನೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರಾಶಸ್ತ್ಯದ ಕಾರ್ಯಗಳು

ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ನೀವು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇತರರಿಗಿಂತ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕಾಗಬಹುದು. asyncio ನೇರವಾಗಿ ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು heapq ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.

```python 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) # Simulate some work priority = random.randint(1, 10) # Assign a random priority 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) # Simulate processing time 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) # Signal consumers to exit (not needed for this example). # for _ in range(num_consumers): # await queue.put(None, 0) await asyncio.gather(*consumers) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು PriorityQueue ವರ್ಗವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಆದ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು heapq ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ queue.join() ಮತ್ತು queue.task_done() ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಈ ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಯೂ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿರುವುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಗ್ರಾಹಕರು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರಬರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಲ್ಲಬೇಕಾದರೆ ಅವರಿಗೆ ನಿರ್ಗಮಿಸಲು ಸಂಕೇತಿಸುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. queue.join() ಮತ್ತು queue.task_done() ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಕಸ್ಟಮ್ PriorityQueue ವರ್ಗವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಬ್ಬರು ಬೇಕಾಗಬಹುದು.

ಸಮಯ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ರದ್ದತಿ

ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕ್ಯೂಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಥವಾ ಹಾಕಲು ನೀವು ಸಮಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನೀವು asyncio.wait_for ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

```python import asyncio async def consumer(queue: asyncio.Queue): while True: try: item = await asyncio.wait_for(queue.get(), timeout=5.0) # Timeout after 5 seconds 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) # Give the consumer some time print("Producer: Cancelling consumer") consumer_task.cancel() try: await consumer_task # Await the cancelled task to handle exceptions except asyncio.CancelledError: print("Main: Consumer task cancelled successfully.") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಸ್ತು ಲಭ್ಯವಾಗಲು ಗ್ರಾಹಕರು ಗರಿಷ್ಠ 5 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಕಾಲ ಕಾಯುತ್ತಾರೆ. ಸಮಯ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಯಾವುದೇ ವಸ್ತು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು asyncio.TimeoutError ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. task.cancel() ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗ್ರಾಹಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಹ ನೀವು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

• ಕ್ಯೂ ಗಾತ್ರ: ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮೆಮೊರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ಯೂ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಸಣ್ಣ ಕ್ಯೂ ಉತ್ಪಾದಕರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಯೂ ಅತಿಯಾದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ. ಅನಿಯಮಿತ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿರೋಧಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.
• ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗದಂತೆ ತಡೆಯಲು ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ. ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಕಾರ್ಯಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು try...except ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ: ಬಹು ಕ್ಯೂಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಿಂಕ್ರೋನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಎಚ್ಚರದಿಂದಿರಿ. ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ queue.join() ಮತ್ತು queue.task_done() ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುವುದು: ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೆಂಟಿನೆಲ್ ಮೌಲ್ಯ (ಉದಾ., None) ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್. ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊರಬರುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಗಮಿಸುವುದನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸಿ.
• ಸಂದರ್ಭ ನಿರ್ವಹಣೆ: ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದರೂ ಸಹ ಸರಿಯಾದ ಶುಚೀಕರಣವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಫೈಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗಾಗಿ async with ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಕಾರ್ಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಕ್ಯೂ ಗಾತ್ರ, ಉತ್ಪಾದಕರ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಲಾಗಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು.
• ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಕೊರೂಟಿನ್‌ಗಳೊಳಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ I/O, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಳು) ಎಂದಿಗೂ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಡಿ. ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಥ್ರೆಡ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು asyncio.to_thread() ಅಥವಾ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

asyncio ಕ್ಯೂಗಳೊಂದಿಗಿನ ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ:

• ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರೇಪರ್‌ಗಳು: ಉತ್ಪಾದಕರು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತಾರೆ.
• ಚಿತ್ರ/ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಉತ್ಪಾದಕರು ಡಿಸ್ಕ್ ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳು/ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಮರುಅಳತೆ, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್) ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
• ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: ಉತ್ಪಾದಕರು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ (ಉದಾ., ಸಂವೇದಕಗಳು, API ಗಳು) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
• ಸಂದೇಶ ಕ್ಯೂಗಳು: ಕಸ್ಟಮ್ ಸಂದೇಶ ಕ್ಯೂ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು asyncio ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಒಂದು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
• ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಕಾರ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಉತ್ಪಾದಕರು HTTP ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಆಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ಹಣಕಾಸು ವ್ಯಾಪಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: ಉತ್ಪಾದಕರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್‌ನ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಸ್ವರೂಪವು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• IoT ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಉತ್ಪಾದಕರು IoT ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ವಿವಿಧ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಏಕಕಾಲೀನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು IoT ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಕ್ಯೂಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯಗಳು

asyncio.Queue ಒಂದು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೂ ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕ್ಯೂಗಳು: ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಲಾಕ್ - GIL ಕಾರಣ) ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದರೆ, multiprocessing.Queue ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು GIL ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಕರು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
• ಮೂರನೇ-ಪಕ್ಷದ ಸಂದೇಶ ಕ್ಯೂಗಳು (ಉದಾ., RabbitMQ, Kafka): ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, RabbitMQ ಅಥವಾ Kafka ನಂತಹ ಮೀಸಲಾದ ಸಂದೇಶ ಕ್ಯೂ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಈ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಸಂದೇಶ ರೂಟಿಂಗ್, ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಯಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು (ಉದಾ., Trio): Trio ಲೈಬ್ರರಿಯು ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ಯೂಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಏಕಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• aiormq (asyncio RabbitMQ ಕ್ಲೈಂಟ್): ನಿಮಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ RabbitMQ ಗೆ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, aiormq ಲೈಬ್ರರಿಯು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

asyncio ಕ್ಯೂಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲೀನ ಉತ್ಪಾದಕ-ಗ್ರಾಹಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಅತ್ಯುನ್ನತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಅಳವಡಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು asyncio ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಯೂ ಗಾತ್ರಗಳು, ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣಾ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ. asyncio ಮತ್ತು ಕ್ಯೂಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಿಯಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬೇಡಿಕೆಯ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಸಾಧಾರಣ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.