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标题:
在 Java、Python、JavaScript 和 Go 中拥抱异步
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作者:
自由的羽毛
时间:
2023-6-28 15:56
标题:
在 Java、Python、JavaScript 和 Go 中拥抱异步
本文讨论了四种语言的异步,强调了它在创建高效、响应迅速的应用程序中的作用。
作为一名拥有多年主要使用 Java 工作经验的软件开发人员,当我最近为一个新项目切换到 Python 时,我发现自己很感兴趣。这种转变促使我探索各种语言的异步编程世界,包括 Java、Python、JavaScript 和 Golang。本文是我对这些语言的探索和个人经验的结果,旨在提供对异步编程技术和示例的深入了解。
Java 中的异步编程
当我第一次开始使用 Java 编程时,我很快就熟悉了线程的概念。随着时间的推移,我发现 Executor 框架和 CompletableFuture 类提供了更强大、更灵活的方式来处理异步操作。
例如,我使用 Executor 框架 构建了一个网络爬虫,可以同时从多个网站获取数据。通过使用固定线程池,我能够在有效管理资源的同时限制同时连接的数量:
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
for (String url : urls) {
executor.submit(() -> {
// Fetch data from the URL and process it
});
}
executor.shutdown();
executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.MILLISECONDS);
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Python 中的异步编程
切换到 Python 后,我最初受到异步编程的不同方法的挑战。然而,在学习了 asyncio 库和 async/await 语法之后,我发现它是一个强大而优雅的解决方案。
我曾经实现了一个基于 Python 的微服务,需要进行多个API
调用。通过利用 asyncio 和 async/await,我能够同时执行这些调用并显着减少整体响应时间:
import aiohttp
import asyncio
async def fetch(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = [...] # List of URLs
tasks = [fetch(url) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())
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JavaScript 中的异步编程
在使用 JavaScript 时,我很欣赏它对异步编程的内在支持。因此,我在各种 Web 应用程序中广泛使用了回调、承诺和异步/等待。
例如,我曾经构建了一个需要来自多个 RESTful API 的数据的Node.js
应用程序。通过使用 promises 和 async/await,我能够简化代码并更优雅地处理错误:
const axios = require("axios");
async function fetchData(urls) {
const promises = urls.map(url => axios.get(url));
const results = await Promise.all(promises);
// Process the results
}
const urls = [...] // List of URLs
fetchData(urls);
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Golang 中的异步编程
在探索Golang
期间,我对它对并发和异步编程的原生支持着迷,这要归功于 goroutines 和通道。
例如,在一个需要实时处理来自多个来源的数据的项目中,我利用 goroutines 和通道来有效地管理资源并同步数据流:
[code]package mainimport ( "fmt" "net/http" "io/ioutil")func processSource(url string, ch chan
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