كم عدد البيانات التي يمكن معالجتها في الثانية الواحدة بواسطة إطار بيثون سانيك؟

انقر هنا للحصول على مصدر طبع

ياسوهيرو نيجي ، تعمل كصحفية مستقلة (2013 حتى الآن)
أجاب منذ ساعتين
يمكنك العثور عليها في صفحة TechEmpower Framework Benchmarks. وهو 283،645 في الثانية الواحدة في تسلسل JSON.
ومع ذلك ، فإن هذا الرقم له معنى عملي قليل.
أولاً ، يقوم خادم الويب النموذجي بتنفيذ عمليات مثل مصادقة المستخدم ، والوصول إلى قاعدة البيانات ، وإنشاء HTML ، وبالتالي فإن وقت المعالجة أطول بكثير. هذا يعني ببساطة أن وقت المعالجة Sanic لا يكاد يذكر.
أيضًا ، لا توجد حالات كثيرة يحتاج فيها تطبيق الويب إلى أكثر من 1000 عملية في الثانية. أولاً ، يمكن لخادم الويب مثل Niginx معالجة الملفات الثابتة وتخزينها مؤقتًا. إذا قمت بذلك ، فمن غير المرجح أن يحتاج النظام الداخلي لشركتك الذي يضم 10000 موظف إلى معالجة 1000 وظيفة في الثانية.
حتى الآن ، تستخدم Dgango و Flask بشكل رئيسي لأنها كافية بشكل عام في كثير من الحالات. إذا كانت لديك مشكلة ، فمن الأفضل عادة استخدام لغة Go ، والتي هي أسرع ولديها قدرات معالجة متوازية أكثر من استخدام Sanic في Python. لاحظ أن هذا لا يعني أن Sanic لا يستخدم ، ولكن إذا أصبح عدد العمليات في الثانية كبيرًا جدًا ، فغالبًا ما يكون Python نفسه غير مناسب لتلك العملية. .

ماساهيرو إيشيزوكا
شكرا لردكم
> بشكل عام ، من الأفضل استخدام لغة Go ، والتي تعد أسرع وتتضمن وظائف معالجة متوازية أكثر من استخدام Sanic في Python.
أنا أرى ، معًا
Python التزامن وحدة الترابط- molpako.py
ملخص
PIL بيثون يمنع multithreading من الاستفادة من multicore.
إذا كانت هذه المدونة صحيحة ، ونحن نعتبرها معًا ، فإن Python هي لغة برمجة لا تستفيد من وحدات المعالجة المركزية متعددة النواة. إذا كنت لا تحتاج إلى مكتبات الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي ، فإن Go go lang أفضل من Python ، ولكن إذا تم تحسين الذكاء الاصطناعي ومكتبات التعلم الآلي لـ Go lang و Python نأمل أن يتم حل الإطار أو الدعم الرسمي لوحدات المعالجة المركزية متعددة النواة في المستقبل. هناك أيضًا منظمة العفو الدولية ، والتعلم الآلي ، ومكتبة التحليل الرقمي التي طورتها Google تسمى TensorFlow for Go lang. على الرغم من إمكانية استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه مع Go lang ، إلا أنه لا يزال بيثون هو الوحيد الذي يستطيع بناء النماذج وتعلمها ، لذلك آمل أن يتم تحسينها في المستقبل.