探索各种语言的异步编程世界，包括 Java、Python、JavaScript 和 Golang。
Java 中的异步编程
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。
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);
|
Python中的异步编程
转换到Python，我最初被不同的异步编程方法所挑战。然而，在了解了asyncio库和async/await语法后，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，我能够并发地执行这些调用，并大大减少了整体的响应时间：
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())
|
JavaScript中的异步编程
在使用JavaScript时，我很欣赏它对异步编程的天生支持。因此，我在各种网络应用中广泛使用回调、承诺和异步/等待。
例如，我曾经建立了一个Node.js应用程序，需要从多个RESTful API中获取数据。通过使用承诺和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);
|
Golang中的异步编程
在我探索Golang的过程中，我被它对并发和异步编程的原生支持所吸引，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和同步数据流：
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"io/ioutil"
)
func processSource(url string, ch chan<- string) {
resp, err := http.Get(url)
if err != nil {
ch <- fmt.Sprintf("Error fetching data from %s: %v", url, err)
return
}
defer resp.Body.Close()
body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
// Process the fetched data
ch <- fmt.Sprintf("Processed data from %s", url)
}
func main() {
sources := [...] // List of data sources
ch := make(chan string, len(sources))
for _, url := range sources {
go processSource(url, ch)
}
for range sources {
fmt.Println(<-ch)
}
}
|