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使用 Future 进行并发编程

在编程的时候,常常会遇到需要并行处理一些代码,最原始的做法就是创建不同的线程进行处理,但是线程之间的同步处理非常麻烦而且容易出错,如果要同时得到几个线程的结果并且通过这些结果进行进一步的计算,则需要共享变量或者进行线程间通信,无论如何都非常难以处理。另外,直接使用线程也使得代码灵活性不高,比如在双核机器上可能只希望使用两个线程执行代码,到了四核机器上就希望最多能有四个线程了。Future 能够提供一个高层的抽象,将计算任务的并发化和计算最终的执行方式分离,使得这类处理更为方便。Future 作为一个代理对象代表一个可能完成也可能未完成的值 1,通过对 future 进行操作,能够获取内部的计算是否已经完成,是否出现异常,计算结果是什么等信息。

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airflow—执行器CeleryExecutor(3)

本文介绍了Airflow这个开源框架,用于构建、管理和执行工作流。Airflow基于Python开发,利用Django、Flask等后端框架提供的Web接口,支持各种任务调度和错误处理机制。通过使用Python的类、函数和钩子,用户可以自定义和管理自己的工作流。Airflow还提供了丰富的客户端API,可以方便地与其他工具集成。同时,Airflow支持多租户,每个租户有自己的DAG和Task。Airflow还支持通过Celery将Task分布到多个机器上运行,以支持大规模并发处理。此外,Airflow还有丰富的监控和报警功能,可以实时监控Task和DAG的运行状态,并支持邮件报警。总之,Airflow是一个强大、灵活、易用的工作流框架,在数据科学和大数据处理领域具有广泛应用。

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