Код на салфетке

Напиши свой ответ в комментариях. Если ты знаешь правильный ответ, то мы будем рады видеть тебя на нашем контесте.

🔥9

411 views05:50

Разберём вчерашнюю задачу на асинхронное программирование, где нужно запрашивать данные с нескольких API, логируя как успешные, так и неудачные запросы с таймаутами.

Задача:
Вы пишете асинхронную программу для запросов к API с таймаутами. Вам нужно, чтобы программа продолжала работу даже при возникновении таймаутов. Коллега предложил добавить логирование успешных запросов. Посмотрите на код, как думаете, что он выведет?

Код задачи:

import asyncio

async def fetch_data(api_name, delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    if delay > 1:
        raise asyncio.TimeoutError(f"Timeout for {api_name}")
    return api_name

async def log_api_calls():
    apis = [("API_1", 0.5), ("API_2", 1.5), ("API_3", 0.3)]
    tasks = [fetch_data(api, delay) for api, delay in apis]

    for task in asyncio.as_completed(tasks):
        try:
            api_name = await task
            print(f"Logged: {api_name} success")
        except asyncio.TimeoutError as e:
            print(f"Logged error: {str(e)}")

asyncio.run(log_api_calls())

Разбор задачи:
1. Основная логика работы функции `fetch_data`:
- Эта асинхронная функция принимает два аргумента: api_name (название API) и delay (задержка перед выполнением).
- Функция "спит" указанное количество секунд с помощью await asyncio.sleep(delay).
- Если задержка больше 1 секунды, вызывается исключение asyncio.TimeoutError с сообщением о таймауте для конкретного API.
- Если задержка меньше или равна 1, функция возвращает название API.

2. Асинхронная обработка в `log_api_calls`:
- Мы создаём список API с задержками: apis = [("API_1", 0.5), ("API_2", 1.5), ("API_3", 0.3)].
- Для каждого API создаётся задача (task) вызова функции fetch_data. Эти задачи запускаются "параллельно" благодаря конструкции tasks = [fetch_data(api, delay) for api, delay in apis].
- Далее цикл asyncio.as_completed(tasks) перебирает задачи по мере их завершения. Это полезно для того, чтобы мы могли обрабатывать результаты задач в том порядке, в котором они завершились, а не в том, в котором они были созданы.

3. Логирование успешных запросов и ошибок:
- В цикле мы ожидаем завершения каждой задачи с помощью await task. Если задача успешно завершена, выводится сообщение: Logged: {api_name} success.
- Если задача завершается исключением asyncio.TimeoutError, мы перехватываем его и выводим сообщение об ошибке.

Что выведет программа:
1. API_1 с задержкой 0.5 секунд завершится успешно:
- Logged: API_1 success.

2. API_2 с задержкой 1.5 секунд вызовет таймаут:
- Logged error: Timeout for API_2.

3. API_3 с задержкой 0.3 секунды завершится успешно:
- Logged: API_3 success.

Итоговый вывод:

Logged: API_3 success
Logged error: Timeout for API_2
Logged: API_1 success

Пояснение:
Так как asyncio.as_completed(tasks) возвращает задачи по мере их завершения, порядок вывода не соответствует порядку запуска запросов. Мы видим, что сначала завершился запрос с минимальной задержкой (API_3), потом произошёл таймаут для API_2, а завершение API_1 произошло последним, так как его задержка чуть больше, чем у API_3, но меньше, чем у API_2.

Асинхронное программирование помогает запускать задачи "параллельно", не ожидая завершения каждой из них по порядку. Это делает работу с запросами более эффективной, так как мы не блокируем основной поток программы, дожидаясь ответа от каждого API.

P.S. На прошлой неделе было много всего и разбора не было, выложу его на неделе, если он нужен, т.к. позапрошлая задача действительно очень простая.

🔥5👍2

421 viewsedited 13:47