python调度编程,python 调度

好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python调度编程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python调度编程的解答，让我们一起看看吧。

1. Python celery的原理是什么 / 网络技术编程？
2. pynq板用什么编程？
3. Python为什么适用于大数据和AI？

Python celery的原理是什么 / 网络技术编程？

Celery是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列。所谓任务就是消息，消息中的有效载荷中包含要执行任务需要的全部数据。使用Celery的常见场景如下：

1. Web应用。当用户触发的一个操作需要较长时间才能执行完成时，可以把它作为任务交给Celery去异步执行，执行完再返回给用户。这段时间用户不需要等待，提高了网站的整体吞吐量和响应时间。

（图片来源网络，侵删）

2. 定时任务。生产环境经常会跑一些定时任务。***如你有上千台的服务器、上千种任务，定时任务的管理很困难，Celery可以帮助我们快速在不同的机器设定不同种任务。

3. 同步完成的附加工作都可以异步完成。比如发送短信/邮件、推送消息、清理/设置缓存等。Celery还提供了如下的特性：1. 方便地查看定时任务的执行情况，比如执行是否成功、当前状态、执行任务花费的时间等。2. 可以使用功能齐备的管理后台或者命令行添加、更新、删除任务。3. 方便把任务和配置管理相关联。

4. 可选多进程、Eventlet和Gevent三种模式并发执行。

（图片来源网络，侵删）

5. 提供错误处理机制。- 提供多种任务原语，方便实现任务分组、拆分和调用链。- 支持多种消息代理和存储后端。

pynq板用什么编程？

py开头的编程是python的GIL（全局解释锁）会限制同一时刻被CPU调度的线程数量，也就是说无论你启多少个线程，你有多少个cpu, Python在执行的时候在同一时刻只允许一个线程运行。为实现多CPU并行效果只能开多线程+协程。

Python为什么适用于大数据和AI？

准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是Java占据着绝对的优势的。

（图片来源网络，侵删）

那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。

不想为臃肿的代码买单

从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起J***a这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。

只关系自己的核心业务

只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。

一旦不好搞定扩展方便

Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。

但Python也缺点很多

直到今天，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像J***a一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候[_a***_]会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。

还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。

早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。

Python代码简洁，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，人工智能，数据分析，统计等都需要大量的数据作支撑，用Python处理数据更加高效，大大减轻了做数据科学的劳动量。

1、简单高效

2、有优质的文档

3、强大的AI库

4、海量的模块

了解过“如鹏网”的“Python + AI”学习路线，可作为参考。有网络的地方就可以学习，口碑不错，基本上都是慕名而去的。

Python学习路线：1、Python基础

2、数据库开发技术

到此，以上就是小编对于python调度编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python调度编程的3点解答对大家有用。

标签： python 任务 执行