Utiliser requests de manière non bloquante facilement
En attendant le dossier sur la programmation non bloquante, voici une petite lib qui résout un cas décole : faire une requête HTTP sans bloquer avec une jolie API, en pur Python.
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Quelle est la différence entre “bloquer” et “en cours d’exécution” ?
On vous dis qu’il faut faire attention en utilisant des technologies non bloquantes, car si on bloque dans la boucle d’événement, on bloque tout le programme, et on perd l’intérêt de l’outil.
C’est vrai, mais que veut dire “bloquer” ?
Deferred, Future et Promise : le pourquoi, le comment, et quand est-ce qu’on mange
Les promesses sont une des manières de rendre un code asynchrone plus facile à gérer. On dit : ce groupe de fonctions doit s’exécuter dans un ordre. Elles sont dépendantes les unes des autres.
En attendant asyncio
La programmation asynchrone arrive en force avec la version 3.4, mais celle-ci n’est pas encore en version stable. En attendant, Python 3 possède déjà de quoi faire de la programmation asynchrone, et même parallèle, avec une bien plus grande facilité qu’en Python 2.
La différence entre la programmation asynchrone, parallèle et concurrente
On parle un peu partout de programmation non blocante ces temps-ci. NoSQL a remis le map/reduce au goût du jour, et PAF, on vous sort le mot clé parallélisation pour vous en vendre une tetrachiée. Les partisants de NodeJS vont crier “asynchrone”, parce que c’est ce que Javascript sait faire de mieux. Et on on murmure dans les coins que la rubustesse d’Erlang tient dans ses acteurs qui travaillent de manière concurrente dans la VM.
Ok, donc tout ça, ça à l’air de faire la même chose, c’est à dire de faire plusieurs choses en même temps, sans bloquer.
Donc c’est pareil ?
