Geli\u015fen yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, uygulamalar\u0131n h\u0131z\u0131 ve yan\u0131t verme yetene\u011fi her zamankinden daha kritik hale geldi. Peki, geleneksel bloklay\u0131c\u0131 i\u015flemlerin performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc durumlarda, Python ile bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden nas\u0131l gelebiliriz? Bu kapsaml\u0131 rehber, Python’\u0131n asenkron programlama desenlerini ad\u0131m ad\u0131m ke\u015ffederken, uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini nas\u0131l maksimize edece\u011finizi g\u00f6steriyor.<\/p>\n
Modern uygulamalar genellikle e\u015fzamanl\u0131 olarak bir\u00e7ok g\u00f6revi yerine getirme ihtiyac\u0131 duyar. Bir web sunucusu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn; ayn\u0131 anda y\u00fczlerce iste\u011fi i\u015flemesi, veritaban\u0131ndan veri \u00e7ekmesi veya harici API’lere sorgu g\u00f6ndermesi gerekebilir. Geleneksel, senkron programlama yakla\u015f\u0131mlar\u0131nda, bir i\u015flem tamamlanana kadar di\u011fer t\u00fcm i\u015flemlerin beklemesi gerekir. Bu “bloklama” davran\u0131\u015f\u0131, uygulaman\u0131n genel yan\u0131t s\u00fcresini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde yava\u015flatabilir ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini olumsuz etkileyebilir. \u0130\u015fte tam bu noktada asenkron programlama devreye girer.<\/p>\n
Asenkron programlama, bir g\u00f6revin tamamlanmas\u0131n\u0131 beklerken di\u011fer g\u00f6revleri y\u00fcr\u00fctmeye devam etme yetene\u011fidir. \u00d6zellikle I\/O (giri\u015f\/\u00e7\u0131k\u0131\u015f) yo\u011fun i\u015flemler (a\u011f istekleri, dosya okuma\/yazma, veritaban\u0131 sorgular\u0131) s\u00f6z konusu oldu\u011funda muazzam bir fark yarat\u0131r. Python’da asenkron programlama denilince akla ilk gelen k\u00fct\u00fcphane Bu yakla\u015f\u0131m, \u00f6zellikle a\u011f uygulamalar\u0131, y\u00fcksek performansl\u0131 web sunucular\u0131 (FastAPI, Sanic), veritaban\u0131 istemcileri (asyncpg, aiosqlite) ve mikroservis mimarileri gibi senaryolarda kritik \u00f6neme sahiptir. Python 3.5 ile gelen Uzman \u0130pucu: Asenkron programlama, CPU yo\u011fun i\u015flemler i\u00e7in ideal de\u011fildir. E\u011fer uygulaman\u0131z a\u011f\u0131r matematiksel hesaplamalar veya karma\u015f\u0131k veri analizleri gibi CPU’yu yo\u011fun kullanan i\u015flemler i\u00e7eriyorsa, \u00e7oklu i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131 (multithreading) veya \u00e7oklu i\u015flem (multiprocessing) gibi paralelizm yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmelisiniz. Asenkronizm, daha \u00e7ok I\/O bekleme s\u00fcrelerini y\u00f6netmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n Python’da e\u015fzamanl\u0131 programlama kavramlar\u0131 uzun bir ge\u00e7mi\u015fe sahiptir. Ba\u015flang\u0131\u00e7ta, i\u015f par\u00e7ac\u0131klar\u0131 (threads) ve i\u015flemler (processes) arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla e\u015fzamanl\u0131l\u0131k sa\u011fland\u0131. Ancak, Python’\u0131n K\u00fcresel Yorumlay\u0131c\u0131 Kilidi (Global Interpreter Lock – GIL) nedeniyle, \u00e7oklu i\u015f par\u00e7ac\u0131klar\u0131 CPU yo\u011fun g\u00f6revlerde ger\u00e7ek paralelizm sa\u011flayamaz; sadece I\/O yo\u011fun g\u00f6revlerde e\u015fzamanl\u0131l\u0131\u011f\u0131 art\u0131rabilir. Bu s\u0131n\u0131rlamalar, daha verimli bir e\u015fzamanl\u0131l\u0131k modeline olan ihtiyac\u0131 ortaya \u00e7\u0131kard\u0131.<\/p>\n \u0130lk asenkron giri\u015fimler genellikle geri \u00e7a\u011f\u0131rmalar (callbacks) ve jenerat\u00f6rler \u00fczerine kuruluydu. Python 2.5 ile gelen Ger\u00e7ek devrim, Python 3.5 ile Asenkron programlaman\u0131n temellerini anlamak i\u00e7in basit bir \u00f6rnekle ba\u015flayal\u0131m. Python’da asenkron kod yazman\u0131n ana bile\u015fenleri Bir korutin, di\u011fer asenkron i\u015flemleri bekleyebilen ( <\/code><\/p>\n Yukar\u0131daki \u00f6rnekte, Asenkron programlaman\u0131n ger\u00e7ek g\u00fcc\u00fc, birden fazla g\u00f6revi e\u015fzamanl\u0131 olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma yetene\u011finde yatar. Python'da bu genellikle <\/code><\/p>\n Bu \u00f6rnekte, \u00fc\u00e7 farkl\u0131 Uzman \u0130pucu: Asenkron programlama, \u00f6zellikle I\/O yo\u011fun uygulamalarda performans art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flar. Geleneksel senkron yakla\u015f\u0131mlarla bir sunucuya y\u00fczlerce veya binlerce e\u015fzamanl\u0131 istek geldi\u011finde, her iste\u011fin ayr\u0131 ayr\u0131 i\u015flenmesi kuyruklara ve uzun gecikmelere neden olabilir. Asenkron modeller, bu bekleme s\u00fcrelerini ak\u0131ll\u0131ca y\u00f6neterek sistemin \u00e7ok daha fazla iste\u011fi ayn\u0131 anda ve verimli bir \u015fekilde i\u015flemesine olanak tan\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131da, ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerini ele alan iki yayg\u0131n senaryo \u00fczerinde duraca\u011f\u0131z: web isteklerini paralel hale getirme ve veritaban\u0131 i\u015flemlerini asenkronize etme.<\/p>\n \u00c7o\u011fu web uygulamas\u0131nda, harici API'lere (\u00f6rne\u011fin, hava durumu servisleri, \u00f6deme a\u011f ge\u00e7itleri, di\u011fer mikroservisler) birden fazla istek g\u00f6ndermek yayg\u0131n bir durumdur. E\u011fer bu istekler senkron olarak yap\u0131l\u0131rsa, her birinin tamamlanmas\u0131 di\u011ferini bekletir ve toplam yan\u0131t s\u00fcresi t\u00fcm isteklerin toplam s\u00fcresine e\u015fit olur. Bu, \u00f6zellikle y\u00fcksek gecikmeli a\u011f ortamlar\u0131nda ciddi bir performans darbo\u011faz\u0131 yarat\u0131r. <\/code><\/p>\n Bu \u00f6rnekte, Veritaban\u0131 i\u015flemleri (sorgular, eklemeler, g\u00fcncellemeler) tipik olarak I\/O yo\u011fundur ve bu da senkron bir uygulamada performans darbo\u011fazlar\u0131na yol a\u00e7abilir. Veritaban\u0131 sunucusunun yan\u0131t vermesi beklenirken, Python uygulaman\u0131zdaki i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131 bloklan\u0131r ve ba\u015fka bir \u015fey yapamaz. Asenkron veritaban\u0131 s\u00fcr\u00fcc\u00fcleri (\u00f6rne\u011fin, PostgreSQL i\u00e7in <\/code><\/p>\n Bu \u00f6rnekte, Uzman \u0130pucu: Asenkron veritaban\u0131 i\u015flemleri yaparken, ba\u011flant\u0131 havuzlar\u0131n\u0131 (connection pools) kullanmay\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Her sorgu i\u00e7in yeni bir ba\u011flant\u0131 a\u00e7mak yerine, \u00f6nceden a\u00e7\u0131lm\u0131\u015f ve y\u00f6netilen bir ba\u011flant\u0131 havuzundan ba\u011flant\u0131 almak performans\u0131 art\u0131r\u0131r ve kaynak y\u00f6netimini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n Python'\u0131n asenkron yetenekleri Geleneksel Python'da, kaynaklar\u0131n (dosyalar, veritaban\u0131 ba\u011flant\u0131lar\u0131) do\u011fru bir \u015fekilde a\u00e7\u0131l\u0131p kapat\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in <\/code><\/p>\n Herhangi bir karma\u015f\u0131k sistemde oldu\u011fu gibi, asenkron uygulamalarda da hatalar meydana gelebilir veya \u00e7al\u0131\u015fan bir g\u00f6revin iptal edilmesi gerekebilir. <\/code><\/p>\n Yukar\u0131daki \u00f6rnekte, Asenkron programlama, performans ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik a\u00e7\u0131s\u0131ndan b\u00fcy\u00fck avantajlar sunsa da, yanl\u0131\u015f kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda beklenmedik sorunlara yol a\u00e7abilir. Etkili ve sa\u011flam asenkron uygulamalar geli\u015ftirmek i\u00e7in baz\u0131 en iyi uygulamalar\u0131 takip etmek ve yayg\u0131n tuzaklardan ka\u00e7\u0131nmak \u00f6nemlidir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, asenkron kodunuzu optimize etmek ve potansiyel sorunlardan ka\u00e7\u0131nmak i\u00e7in pratik ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 ve mobil uyumlu bir HTML \u00f6rne\u011fini inceleyece\u011fiz, zira modern uygulamalar genellikle farkl\u0131 platformlarda kusursuz \u00e7al\u0131\u015fmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n S\u0131kl\u0131kla, bir asenkron uygulamada senkron k\u00fct\u00fcphaneleri veya bloklay\u0131c\u0131 i\u015flemleri kullanma ihtiyac\u0131 do\u011far. Bu durumda do\u011frudan senkron bir fonksiyonu <\/code><\/p>\n Uzman \u0130pucu: Asenkron Python'\u0131n do\u011frudan HTML ile bir ili\u015fkisi olmasa da, modern web uygulamalar\u0131 genellikle hem backend'de (Python) hem de frontend'de (HTML\/CSS\/JS) performans optimizasyonlar\u0131na ihtiya\u00e7 duyar. Python asenkron web framework'leri (FastAPI gibi), mobil uyumlu frontend'lere h\u0131zl\u0131 API yan\u0131tlar\u0131 sa\u011flayarak genel kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirir. A\u015fa\u011f\u0131daki CSS kodu, basit bir web sayfas\u0131n\u0131n mobil cihazlarda nas\u0131l daha iyi g\u00f6r\u00fcnece\u011fini g\u00f6sterir. Bu, backend'deki asenkron performans\u0131n frontend'deki duyarl\u0131 tasar\u0131mla birle\u015ferek eksiksiz bir deneyim sundu\u011funun bir g\u00f6stergesidir.<\/p>\nasyncio<\/code>‘dur. asyncio<\/code>, bir “olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fc” (event loop) etraf\u0131nda d\u00f6ner ve program\u0131n\u0131zdaki asenkron g\u00f6revleri bu d\u00f6ng\u00fc arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla y\u00f6netir. Bir g\u00f6rev bir I\/O i\u015flemi beklerken, olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fc CPU’yu bo\u015fa harcamadan ba\u015fka bir haz\u0131r g\u00f6revi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r. B\u00f6ylece, tek bir i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131nda (single thread) e\u015fzamanl\u0131l\u0131k (concurrency) sa\u011flanm\u0131\u015f olur.<\/p>\nasync<\/code> ve await<\/code> anahtar kelimeleri, asenkron kod yazmay\u0131 \u00e7ok daha okunakl\u0131 ve y\u00f6netilebilir hale getirmi\u015ftir. Bu sayede, karma\u015f\u0131k geri \u00e7a\u011f\u0131rma zincirlerinden (callback hell) ka\u00e7\u0131n\u0131larak, senkron koda benzer bir ak\u0131\u015fla asenkron i\u015flemler modelleyebiliriz. Performans\u0131 art\u0131rman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, kaynak kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize etmek ve daha \u00f6l\u00e7eklenebilir uygulamalar geli\u015ftirmek i\u00e7in de asenkron desenler vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\nPython’da Asenkron Programlaman\u0131n Tarihi ve Evrimi<\/h3>\n
yield<\/code> anahtar kelimesi, jenerat\u00f6rleri bir t\u00fcr kooperatif \u00e7oklu g\u00f6rev (cooperative multitasking) i\u00e7in kullanma imkan\u0131 sundu. Daha sonra, Python 3.4 ile birlikte asyncio<\/code> mod\u00fcl\u00fc standart k\u00fct\u00fcphaneye eklendi. Bu, Python’da asenkron programlama i\u00e7in resmi bir \u00e7er\u00e7eve sa\u011flad\u0131 ve olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fc, korutinler (coroutines) ve g\u00f6revler (tasks) gibi temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131. Ancak, bu d\u00f6nemde korutinler hala jenerat\u00f6rler \u00fczerinden yield from<\/code> s\u00f6zdizimiyle tan\u0131mlan\u0131yordu, bu da okunabilirli\u011fi biraz d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcyordu.<\/p>\nasync<\/code> ve await<\/code> anahtar kelimelerinin gelmesiyle ya\u015fand\u0131. Bu iki anahtar kelime, korutinleri a\u00e7\u0131k\u00e7a tan\u0131mlamak ve asenkron fonksiyon \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 bekletmek i\u00e7in \u00f6zel bir s\u00f6zdizimi sundu. Bu yeni s\u00f6zdizimi, asenkron kodu yazmay\u0131 ve okumay\u0131 \u00e7ok daha kolay ve sezgisel hale getirdi, onu senkron koda daha \u00e7ok benzetti. Daha sonraki Python s\u00fcr\u00fcmlerinde (\u00f6zellikle 3.6 ve 3.7), asyncio<\/code> mod\u00fcl\u00fc \u00f6nemli iyile\u015ftirmeler ve yeni \u00f6zellikler kazand\u0131, \u00f6rne\u011fin asenkron ba\u011flam y\u00f6neticileri (async with<\/code>) ve asenkron iterat\u00f6rler (async for<\/code>). G\u00fcn\u00fcm\u00fczde, asyncio<\/code> ve ona dayal\u0131 k\u00fct\u00fcphaneler (aiohttp<\/code>, FastAPI<\/code>, SQLModel<\/code> vb.) Python’da y\u00fcksek performansl\u0131 ve \u00f6l\u00e7eklenebilir asenkron uygulamalar geli\u015ftirmek i\u00e7in standart hale gelmi\u015ftir.<\/p>\nAd\u0131m Ad\u0131m Uygulama: \u0130lk Asenkron Program\u0131n\u0131z\u0131 Yazmak<\/h2>\n
async def<\/code> ile tan\u0131mlanan korutinler ve bir korutinin tamamlanmas\u0131n\u0131 beklemek i\u00e7in kullan\u0131lan await<\/code> anahtar kelimesidir. Ayr\u0131ca, asenkron kodumuzu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in bir olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcne ihtiyac\u0131m\u0131z var ve bunu genellikle asyncio.run()<\/code> fonksiyonuyla sa\u011flar\u0131z. \u0130lk olarak, bloklama yapan bir i\u015flemi sim\u00fcle eden basit bir asenkron fonksiyon yazaca\u011f\u0131z ve ard\u0131ndan bunu nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131raca\u011f\u0131m\u0131z\u0131 g\u00f6rece\u011fiz. Bu ilk ad\u0131m, asenkron kodun temel yap\u0131s\u0131n\u0131 ve i\u015fleyi\u015fini kavraman\u0131z\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\nBasit Bir
async\/await<\/code> \u00d6rne\u011fi Nas\u0131l Olu\u015fturulur?<\/h3>\nawait<\/code> edebilen) bir fonksiyondur. Klasik bir fonksiyondan fark\u0131, async def<\/code> ile tan\u0131mlanmas\u0131d\u0131r. \u0130\u015fte bir bekleme s\u00fcresini sim\u00fcle eden basit bir korutin:<\/p>\n\nimport asyncio\nimport time\n\nasync def merhaba_dunya():\n \"\"\"Basit bir asenkron fonksiyon.\"\"\"\n print(\"Merhaba\")\n await asyncio.sleep(1) # 1 saniye bekler (bloklama yapmadan)\n print(\"D\u00fcnya!\")\n\nasync def ana_program():\n \"\"\"Ana asenkron fonksiyonumuz.\"\"\"\n baslangic = time.perf_counter()\n await merhaba_dunya()\n bitis = time.perf_counter()\n print(f\"Program {bitis - baslangic:.2f} saniyede tamamland\u0131.\")\n\n# Asenkron kodu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in asyncio.run() kullan\u0131l\u0131r.\n# Bu fonksiyon, olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc ba\u015flat\u0131r, korutini \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r ve sonra kapat\u0131r.\nasyncio.run(ana_program())\n <\/pre>\nmerhaba_dunya<\/code> bir korutindir. \u0130\u00e7indeki await asyncio.sleep(1)<\/code> ifadesi, fonksiyonun bu noktada 1 saniye boyunca bekleyece\u011fini, ancak bu bekleme s\u00fcresi boyunca olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn ba\u015fka bir g\u00f6revi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilece\u011fini belirtir. ana_program<\/code> fonksiyonu da bir korutindir ve merhaba_dunya<\/code> korutinini await<\/code> ederek \u00e7a\u011f\u0131r\u0131r. En alttaki asyncio.run(ana_program())<\/code> \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131, t\u00fcm asenkron i\u015flemin ba\u015flat\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00c7\u0131kt\u0131, \"Merhaba\", 1 saniye sonra \"D\u00fcnya!\" ve ard\u0131ndan toplam ge\u00e7en s\u00fcreyi g\u00f6sterecektir. Tek bir korutin oldu\u011fu i\u00e7in toplam s\u00fcre yakla\u015f\u0131k 1 saniye olacakt\u0131r. Burada \u00f6nemli olan, asyncio.sleep()<\/code>'in CPU'yu me\u015fgul etmeden bekleme yapmas\u0131d\u0131r.<\/p>\nBirden Fazla Asenkron G\u00f6revi Ayn\u0131 Anda Nas\u0131l Y\u00f6netiriz?<\/h3>\n
asyncio.gather()<\/code> veya asyncio.create_task()<\/code> ile yap\u0131l\u0131r. Her iki y\u00f6ntem de korutinleri birer g\u00f6reve d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr ve olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn onlar\u0131 paralel olarak y\u00fcr\u00fctmesini sa\u011flar.<\/p>\n\nimport asyncio\nimport time\n\nasync def gorev(gorev_adi, gecikme):\n \"\"\"Belirli bir s\u00fcre bekleyen ve ad\u0131n\u0131 yazd\u0131ran asenkron g\u00f6rev.\"\"\"\n print(f\"{gorev_adi} ba\u015flad\u0131.\")\n await asyncio.sleep(gecikme)\n print(f\"{gorev_adi} bitti.\")\n return f\"{gorev_adi} tamamland\u0131.\"\n\nasync def ana_es_zamanli_program():\n \"\"\"Birden fazla asenkron g\u00f6revi e\u015fzamanl\u0131 olarak ba\u015flatan ana fonksiyon.\"\"\"\n baslangic = time.perf_counter()\n\n # G\u00f6revleri olu\u015fturma\n gorev1 = gorev(\"Gorev 1\", 3)\n gorev2 = gorev(\"Gorev 2\", 1)\n gorev3 = gorev(\"Gorev 3\", 2)\n\n # asyncio.gather() ile t\u00fcm g\u00f6revleri ayn\u0131 anda bekleyebiliriz.\n # Bu, t\u00fcm g\u00f6revlerin tamamlanmas\u0131n\u0131 bekler ve sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 liste olarak d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr.\n sonuclar = await asyncio.gather(gorev1, gorev2, gorev3)\n\n bitis = time.perf_counter()\n print(f\"\\nT\u00fcm g\u00f6revler {bitis - baslangic:.2f} saniyede tamamland\u0131.\")\n print(f\"Sonu\u00e7lar: {sonuclar}\")\n\n# Program\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\nasyncio.run(ana_es_zamanli_program())\n <\/pre>\ngorev<\/code> korutini tan\u0131ml\u0131yoruz. Her bir g\u00f6rev, farkl\u0131 bir gecikme s\u00fcresine sahiptir. asyncio.gather(gorev1, gorev2, gorev3)<\/code> kullanarak bu \u00fc\u00e7 g\u00f6revi ayn\u0131 anda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131yoruz. Geleneksel senkron bir programda, bu \u00fc\u00e7 g\u00f6rev toplam 3 + 1 + 2 = 6 saniye s\u00fcrerdi. Ancak asenkron olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131klar\u0131nda, olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fc hepsini paralel olarak y\u00f6netir ve en uzun s\u00fcren g\u00f6revin tamamlanmas\u0131 kadar (yani 3 saniye) bir s\u00fcrede hepsi biter. \u00c7\u0131kt\u0131da g\u00f6revlerin ba\u015flang\u0131\u00e7 ve biti\u015f zamanlar\u0131n\u0131n i\u00e7 i\u00e7e ge\u00e7ti\u011fini ve toplam s\u00fcrenin yakla\u015f\u0131k 3 saniye oldu\u011funu g\u00f6receksiniz. asyncio.create_task()<\/code> ise g\u00f6revleri arka planda ba\u015flat\u0131r ve size bir Task nesnesi d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr, bu sayede g\u00f6revlerinizi daha esnek bir \u015fekilde y\u00f6netebilir ve daha sonra await<\/code> ile sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 bekleyebilirsiniz.<\/p>\nasyncio.gather()<\/code>, verilen t\u00fcm korutinlerin veya g\u00f6revlerin tamamlanmas\u0131n\u0131 bekler. E\u011fer bir g\u00f6revde hata olursa, di\u011fer g\u00f6revler \u00e7al\u0131\u015fmaya devam eder ancak gather()<\/code> bu hatay\u0131 \u00e7a\u011fr\u0131ld\u0131\u011f\u0131 yere iletir. Hata y\u00f6netimini do\u011fru yapmak, kararl\u0131 asenkron uygulamalar i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r.<\/p>\nGer\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131: Python Async ile Performans Nas\u0131l Art\u0131r\u0131l\u0131r?<\/h2>\n
Web \u0130steklerini Paralel Hale Getirme (Vaka Analizi)<\/h3>\n
aiohttp<\/code> gibi asenkron HTTP istemcileri kullanarak bu sorunu \u00e7\u00f6zebiliriz.<\/p>\n\nimport asyncio\nimport aiohttp\nimport time\n\nasync def fetch_url(session, url):\n \"\"\"Belirli bir URL'den veri \u00e7eken asenkron fonksiyon.\"\"\"\n start_time = time.perf_counter()\n async with session.get(url) as response:\n veri = await response.text()\n end_time = time.perf_counter()\n print(f\"URL: {url} | Boyut: {len(veri)} karakter | S\u00fcre: {end_time - start_time:.2f} s\")\n return len(veri)\n\nasync def main_web_requests():\n \"\"\"Birden fazla web iste\u011fini paralel olarak g\u00f6nderen ana fonksiyon.\"\"\"\n urls = [\n \"https:\/\/www.google.com\",\n \"https:\/\/www.bing.com\",\n \"https:\/\/www.yahoo.com\",\n \"https:\/\/www.wikipedia.org\",\n \"https:\/\/www.python.org\"\n ]\n baslangic = time.perf_counter()\n\n async with aiohttp.ClientSession() as session:\n # Her URL i\u00e7in bir g\u00f6rev olu\u015ftur ve hepsini paralel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\n tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]\n await asyncio.gather(*tasks)\n\n bitis = time.perf_counter()\n print(f\"\\nT\u00fcm web istekleri {bitis - baslangic:.2f} saniyede tamamland\u0131.\")\n\n# aiohttp ile \u00e7al\u0131\u015fabilmek i\u00e7in kurulum yapman\u0131z gerekebilir: pip install aiohttp\nasyncio.run(main_web_requests())\n <\/pre>\naiohttp.ClientSession<\/code> kullanarak birden fazla URL'ye asenkron olarak HTTP GET istekleri g\u00f6nderiyoruz. fetch_url<\/code> korutini, bir URL'den yan\u0131t\u0131 al\u0131r ve s\u00fcreyi kaydeder. main_web_requests<\/code> fonksiyonunda, her bir URL i\u00e7in bir fetch_url<\/code> g\u00f6revi olu\u015fturulur ve asyncio.gather(*tasks)<\/code> ile t\u00fcm bu g\u00f6revler paralel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Senkron bir yakla\u015f\u0131mla, her istek bir di\u011ferini bekleyece\u011fi i\u00e7in toplam s\u00fcre \u00e7ok daha uzun olurdu. Ancak asenkron yakla\u015f\u0131mla, en uzun s\u00fcren iste\u011fin tamamlanma s\u00fcresine yak\u0131n bir s\u00fcrede t\u00fcm istekler i\u015flenmi\u015f olur. Bu, uygulaman\u0131z\u0131n d\u0131\u015f ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klara yapt\u0131\u011f\u0131 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n genel gecikmesini dramatik bir \u015fekilde azalt\u0131r ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirir.<\/p>\nVeritaban\u0131 \u0130\u015flemlerini Asenkronize Etme (Vaka Analizi)<\/h3>\n
asyncpg<\/code>, SQLite i\u00e7in aiosqlite<\/code> veya SQLAlchemy 2.0'\u0131n asenkron motoru) bu bekleme s\u00fcrelerini verimli bir \u015fekilde y\u00f6neterek, uygulaman\u0131z\u0131n ayn\u0131 anda birden fazla veritaban\u0131 sorgusunu veya i\u015flemini yapabilmesini sa\u011flar.<\/p>\n\nimport asyncio\nimport aiosqlite # pip install aiosqlite\nimport time\n\nasync def create_table_and_insert(db):\n \"\"\"Veritaban\u0131nda tablo olu\u015fturur ve veri ekler.\"\"\"\n await db.execute('''\n CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (\n id INTEGER PRIMARY KEY,\n name TEXT,\n email TEXT\n )\n ''')\n await db.execute(\"INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)\", (\"Alice\", \"alice@example.com\"))\n await db.execute(\"INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)\", (\"Bob\", \"bob@example.com\"))\n await db.commit()\n print(\"Tablo olu\u015fturuldu ve veriler eklendi.\")\n\nasync def fetch_user_data(db, user_id):\n \"\"\"Belirli bir kullan\u0131c\u0131y\u0131 veritaban\u0131ndan \u00e7eker.\"\"\"\n start_time = time.perf_counter()\n async with db.execute(\"SELECT name, email FROM users WHERE id = ?\", (user_id,)) as cursor:\n user = await cursor.fetchone()\n end_time = time.perf_counter()\n print(f\"Kullan\u0131c\u0131 {user_id} \u00e7ekildi: {user} | S\u00fcre: {end_time - start_time:.4f} s\")\n await asyncio.sleep(0.1) # Simule edilmi\u015f ek i\u015flem s\u00fcresi\n return user\n\nasync def main_db_operations():\n \"\"\"Asenkron veritaban\u0131 i\u015flemlerini y\u00f6neten ana fonksiyon.\"\"\"\n baslangic = time.perf_counter()\n async with aiosqlite.connect(\":memory:\") as db: # Bellek i\u00e7i veritaban\u0131\n await create_table_and_insert(db)\n\n # Paralel sorgular\n tasks = [\n fetch_user_data(db, 1),\n fetch_user_data(db, 2),\n fetch_user_data(db, 1) # Ayn\u0131 kullan\u0131c\u0131y\u0131 tekrar \u00e7ekme\n ]\n sonuclar = await asyncio.gather(*tasks)\n print(f\"\\nVeritaban\u0131 sorgu sonu\u00e7lar\u0131: {sonuclar}\")\n\n bitis = time.perf_counter()\n print(f\"T\u00fcm veritaban\u0131 i\u015flemleri {bitis - baslangic:.2f} saniyede tamamland\u0131.\")\n\nasyncio.run(main_db_operations())\n <\/pre>\naiosqlite<\/code> k\u00fct\u00fcphanesini kullanarak asenkron veritaban\u0131 eri\u015fimi sa\u011fl\u0131yoruz. create_table_and_insert<\/code> korutini, bir tablo olu\u015fturur ve \u00f6rnek veriler ekler. fetch_user_data<\/code> ise belirli bir kullan\u0131c\u0131y\u0131 sorgular. main_db_operations<\/code> i\u00e7inde, \u00f6nce bir veritaban\u0131 ba\u011flant\u0131s\u0131 a\u00e7\u0131l\u0131r ve tablo olu\u015fturulur, ard\u0131ndan birden fazla fetch_user_data<\/code> g\u00f6revi olu\u015fturularak asyncio.gather()<\/code> ile paralel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Senkron bir yakla\u015f\u0131mla her sorgu ayr\u0131 ayr\u0131 zaman al\u0131rken, asenkron yakla\u015f\u0131mla sorgular e\u015fzamanl\u0131 olarak y\u00fcr\u00fct\u00fcl\u00fcr ve genel uygulama yan\u0131t s\u00fcresi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde k\u0131sal\u0131r. Bu desen, \u00f6zellikle y\u00fcksek y\u00fck alt\u0131ndaki sunucu uygulamalar\u0131nda veya ETL (Ay\u0131kla, D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr, Y\u00fckle) i\u015flemlerinde b\u00fcy\u00fck avantaj sa\u011flar.<\/p>\n\n\n
\n \n\u00d6zellik<\/th>\n Senkron Programlama<\/th>\n Asenkron Programlama<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n \u0130\u015flem Ak\u0131\u015f\u0131<\/strong><\/td>\n Ad\u0131m ad\u0131m, bir g\u00f6rev bitmeden di\u011feri ba\u015flamaz (bloklay\u0131c\u0131).<\/td>\n G\u00f6revin tamamlanmas\u0131n\u0131 beklemeden di\u011fer g\u00f6revlere ge\u00e7ilebilir (non-bloklay\u0131c\u0131).<\/td>\n<\/tr>\n \n Kullan\u0131m Alan\u0131<\/strong><\/td>\n CPU yo\u011fun g\u00f6revler, basit ard\u0131\u015f\u0131k i\u015flemler.<\/td>\n I\/O yo\u011fun g\u00f6revler (a\u011f, veritaban\u0131, disk), e\u015fzamanl\u0131l\u0131k gerektiren uygulamalar.<\/td>\n<\/tr>\n \n Performans<\/strong><\/td>\n I\/O bekleme s\u00fcreleri nedeniyle d\u00fc\u015f\u00fck.<\/td>\n I\/O bekleme s\u00fcreleri verimli kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in y\u00fcksek.<\/td>\n<\/tr>\n \n Kaynak Kullan\u0131m\u0131<\/strong><\/td>\n \u00c7oklu i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131\/i\u015flem i\u00e7in daha fazla bellek ve CPU overhead'i.<\/td>\n Tek i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131nda e\u015fzamanl\u0131l\u0131k sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in genellikle daha az kaynak.<\/td>\n<\/tr>\n \n Kompleksite<\/strong><\/td>\n Genellikle daha basit ve anla\u015f\u0131lmas\u0131 kolay.<\/td>\n Olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fc, korutinler, g\u00f6revler gibi yeni kavramlar nedeniyle ba\u015flang\u0131\u00e7ta daha karma\u015f\u0131k.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \u0130leri D\u00fczey Async \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve P\u00fcf Noktalar\u0131<\/h2>\n
async<\/code> ve await<\/code> anahtar kelimeleriyle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. K\u00fct\u00fcphane ekosistemi, asenkron ba\u011flam y\u00f6neticileri, iterat\u00f6rler ve hata y\u00f6netimi gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6zellikler sunar. Bu ileri d\u00fczey desenler, daha temiz, daha sa\u011flam ve daha okunabilir asenkron kod yazman\u0131za olanak tan\u0131r. Uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 artt\u0131k\u00e7a, bu ara\u00e7lar\u0131 etkin bir \u015fekilde kullanmak, kod kalitesini ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fi do\u011frudan etkileyecektir.<\/p>\nContext Managers ve Asenkron Iterasyonlar Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/h3>\n
with<\/code> ifadesiyle ba\u011flam y\u00f6neticileri kullan\u0131l\u0131r. Asenkron d\u00fcnyada da benzer bir ihtiya\u00e7 ortaya \u00e7\u0131kar ve bu ihtiyac\u0131 async with<\/code> kar\u015f\u0131lar. Benzer \u015fekilde, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde d\u00f6ng\u00fc yaparken asenkron iterat\u00f6rler (async for<\/code>) verimlilik sa\u011flar.<\/p>\n\nimport asyncio\nimport aiofiles # pip install aiofiles\n\nclass AsyncResource:\n \"\"\"Asenkron ba\u011flam y\u00f6neticisi \u00f6rne\u011fi.\"\"\"\n def __init__(self, name):\n self.name = name\n\n async def __aenter__(self):\n print(f\"Kaynak '{self.name}' a\u00e7\u0131l\u0131yor (async with).\")\n await asyncio.sleep(0.1) # Kaynak a\u00e7ma i\u015flemini sim\u00fcle et\n return self\n\n async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):\n print(f\"Kaynak '{self.name}' kapat\u0131l\u0131yor (async with).\")\n await asyncio.sleep(0.1) # Kaynak kapatma i\u015flemini sim\u00fcle et\n if exc_type:\n print(f\"Hata olu\u015ftu: {exc_val}\")\n\nasync def async_read_file(filename):\n \"\"\"Asenkron dosya okuma \u00f6rne\u011fi.\"\"\"\n print(f\"{filename} okunuyor...\")\n async with aiofiles.open(filename, mode='r') as f:\n content = await f.read()\n print(f\"{filename} okundu. \u0130\u00e7erik uzunlu\u011fu: {len(content)}.\")\n return content\n\nasync def async_main_context_and_iter():\n # Asenkron ba\u011flam y\u00f6neticisi kullan\u0131m\u0131\n async with AsyncResource(\"Veritaban\u0131 Ba\u011flant\u0131s\u0131\"):\n print(\"Veritaban\u0131 i\u015flemleri yap\u0131l\u0131yor...\")\n await asyncio.sleep(0.2)\n\n # Dosya olu\u015fturma (senkron)\n with open(\"ornek.txt\", \"w\") as f:\n f.write(\"Bu, asenkron okunacak bir metindir.\\n\u0130kinci sat\u0131r.\")\n\n # Asenkron dosya okuma ve iterasyon\n async with aiofiles.open(\"ornek.txt\", mode='r') as f:\n print(\"\\nDosya sat\u0131r sat\u0131r okunuyor (async for):\")\n async for line in f:\n print(f\"--> {line.strip()}\")\n\nasyncio.run(async_main_context_and_iter())\n <\/pre>\nAsyncResource<\/code> s\u0131n\u0131f\u0131, __aenter__<\/code> ve __aexit__<\/code> \u00f6zel metodlar\u0131n\u0131 uygulayarak bir asenkron ba\u011flam y\u00f6neticisi haline gelir. async with AsyncResource(...)<\/code> ifadesiyle kaynak a\u00e7\u0131l\u0131\u015f ve kapan\u0131\u015f s\u00fcre\u00e7leri asenkron olarak y\u00f6netilir. Benzer \u015fekilde, aiofiles<\/code> k\u00fct\u00fcphanesi sayesinde, dosya i\u015flemlerini (ki bunlar genellikle I\/O yo\u011fundur) async with<\/code> ile asenkron hale getirebiliriz. Ayr\u0131ca, b\u00fcy\u00fck dosyalar\u0131 veya veri ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 i\u015flerken async for<\/code> d\u00f6ng\u00fcs\u00fc, her bir veri par\u00e7as\u0131n\u0131 asenkron olarak okuyarak program\u0131n bloklanmamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu desenler, kaynak y\u00f6netimini ve ak\u0131\u015f kontrol\u00fcn\u00fc \u00e7ok daha \u015f\u0131k ve verimli bir hale getirir.<\/p>\nAsenkron Kodda Hata Y\u00f6netimi ve \u0130ptal Mekanizmalar\u0131<\/h3>\n
asyncio<\/code>, bu senaryolar\u0131 y\u00f6netmek i\u00e7in sa\u011flam mekanizmalar sunar. Hata y\u00f6netimi i\u00e7in geleneksel try...except<\/code> bloklar\u0131 ge\u00e7erlidir, ancak g\u00f6rev iptali gibi durumlarda \u00f6zel bir yakla\u015f\u0131ma ihtiya\u00e7 duyulur.<\/p>\n\nimport asyncio\n\nasync def uzun_suren_gorev(gorev_id, gecikme):\n \"\"\"\u0130ptal edilebilir uzun s\u00fcreli bir g\u00f6rev.\"\"\"\n try:\n print(f\"[{gorev_id}] G\u00f6rev ba\u015flad\u0131.\")\n await asyncio.sleep(gecikme) # Uzun s\u00fcren i\u015flemi sim\u00fcle et\n print(f\"[{gorev_id}] G\u00f6rev bitti.\")\n return f\"[{gorev_id}] Ba\u015far\u0131yla tamamland\u0131.\"\n except asyncio.CancelledError:\n print(f\"[{gorev_id}] G\u00f6rev \u0130PTAL ED\u0130LD\u0130!\")\n raise # \u0130ptal sinyalini yukar\u0131 ta\u015f\u0131r\n except Exception as e:\n print(f\"[{gorev_id}] Bir hata olu\u015ftu: {e}\")\n return f\"[{gorev_id}] Hata ile bitti: {e}\"\n\nasync def main_error_and_cancel():\n # Hata y\u00f6netimi \u00f6rne\u011fi\n try:\n await uzun_suren_gorev(\"Hata Testi\", 0) # Gecikme 0, hemen bitecek\n # await 1\/0 # \u00d6rne\u011fin burada bir hata f\u0131rlat\u0131labilir\n except Exception as e:\n print(f\"\\nAna programda hata yakaland\u0131: {e}\")\n\n # G\u00f6rev iptali \u00f6rne\u011fi\n task_to_cancel = asyncio.create_task(uzun_suren_gorev(\"\u0130ptal Edilecek G\u00f6rev\", 5))\n task_ok = asyncio.create_task(uzun_suren_gorev(\"Normal G\u00f6rev\", 1))\n\n await asyncio.sleep(0.5) # \u0130ptalden \u00f6nce biraz \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na izin ver\n print(\"\\n\u0130ptal sinyali g\u00f6nderiliyor...\")\n task_to_cancel.cancel() # G\u00f6revi iptal et\n\n try:\n await task_to_cancel # \u0130ptal edilen g\u00f6revin sonucunu bekleriz\n except asyncio.CancelledError:\n print(f\"\u0130ptal edilen g\u00f6rev yakaland\u0131: {task_to_cancel.done()}\")\n\n await task_ok # Normal g\u00f6revin tamamlanmas\u0131n\u0131 bekleriz\n print(\"T\u00fcm i\u015flemler tamamland\u0131.\")\n\nasyncio.run(main_error_and_cancel())\n <\/pre>\nuzun_suren_gorev<\/code> korutini, normal \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra asyncio.CancelledError<\/code> istisnas\u0131n\u0131 yakalamak i\u00e7in bir try...except<\/code> blo\u011fu i\u00e7erir. Bir g\u00f6rev task.cancel()<\/code> ile iptal edildi\u011finde, await<\/code> edilen noktalarda (\u00f6rne\u011fin asyncio.sleep()<\/code> s\u0131ras\u0131nda) bu istisna f\u0131rlat\u0131l\u0131r. G\u00f6rev, bu istisnay\u0131 yakalay\u0131p temizleme i\u015flemlerini yapabilir ve sonra isterse istisnay\u0131 tekrar f\u0131rlatarak iptal sinyalini yukar\u0131ya ta\u015f\u0131yabilir. Bu, kaynak s\u0131z\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 \u00f6nlemek ve uygulaman\u0131n tutarl\u0131 bir durumda kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Ayr\u0131ca, asyncio.wait_for()<\/code> gibi fonksiyonlarla g\u00f6revlere zaman a\u015f\u0131m\u0131 (timeout) tan\u0131mlayarak, bir g\u00f6revin belirli bir s\u00fcre i\u00e7inde tamamlanmamas\u0131 durumunda otomatik olarak iptal edilmesini sa\u011flayabiliriz. Bu yakla\u015f\u0131mlar, asenkron uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n daha diren\u00e7li ve y\u00f6netilebilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\nAsenkron Desenler \u0130\u00e7in En \u0130yi Uygulamalar ve Tuzaklar<\/h2>\n
Senkron ve Asenkron Kodu Kar\u0131\u015ft\u0131rma Stratejileri<\/h3>\n
await<\/code> edemezsiniz, \u00e7\u00fcnk\u00fc bu, olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc bloklar ve asenkronizmin faydalar\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r. asyncio<\/code>, bu t\u00fcr senaryolar i\u00e7in run_in_executor()<\/code> y\u00f6ntemini sunar.<\/p>\n\nimport asyncio\nimport time\nimport requests # Senkron HTTP k\u00fct\u00fcphanesi\n\ndef senkron_islem(veri):\n \"\"\"Olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc bloklayacak senkron bir i\u015flem.\"\"\"\n print(f\"Senkron i\u015flem ba\u015flad\u0131: {veri}\")\n time.sleep(2) # Uzun s\u00fcren senkron i\u015flem\n print(f\"Senkron i\u015flem bitti: {veri}\")\n return f\"Senkron Sonu\u00e7: {veri}\"\n\nasync def asenkron_main_karisik_kod():\n print(\"Asenkron main ba\u015flad\u0131.\")\n loop = asyncio.get_running_loop()\n\n # Senkron fonksiyonu bir thread havuzunda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma\n # Bu, olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn bloklanmas\u0131n\u0131 engeller.\n gorev_senkron = loop.run_in_executor(None, senkron_islem, \"veri_1\")\n gorev_asenkron = asyncio.create_task(asyncio.sleep(1))\n gorev_asenkron_2 = asyncio.create_task(asyncio.sleep(0.5))\n\n await asyncio.gather(gorev_senkron, gorev_asenkron, gorev_asenkron_2)\n\n print(\"Asenkron main bitti.\")\n\nasync def fetch_sync_url(url):\n \"\"\"Senkron requests k\u00fct\u00fcphanesini kullanarak URL \u00e7eken fonksiyon.\"\"\"\n print(f\"Senkron URL \u00e7ekiliyor: {url}\")\n response = requests.get(url)\n print(f\"Senkron URL \u00e7ekildi: {url}, Durum: {response.status_code}\")\n return response.status_code\n\nasync def main_with_sync_blocking():\n print(\"\\nBloklay\u0131c\u0131 senkron \u00e7a\u011fr\u0131larla test...\")\n loop = asyncio.get_running_loop()\n\n # requests.get() \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131 senkron ve bloklay\u0131c\u0131d\u0131r.\n # Do\u011frudan await edemeyiz, ancak run_in_executor ile thread havuzunda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabiliriz.\n start = time.time()\n task1 = loop.run_in_executor(None, fetch_sync_url, \"https:\/\/www.google.com\")\n task2 = loop.run_in_executor(None, fetch_sync_url, \"https:\/\/www.bing.com\")\n \n await asyncio.gather(task1, task2)\n end = time.time()\n print(f\"Bloklay\u0131c\u0131 senkron \u00e7a\u011fr\u0131lar tamamland\u0131: {end - start:.2f} saniye\")\n\n# asyncio.run(asenkron_main_karisik_kod())\n# asyncio.run(main_with_sync_blocking())\n <\/pre>\nloop.run_in_executor(None, senkron_islem, \"veri_1\")<\/code> kodu, senkron_islem<\/code> fonksiyonunu ayr\u0131 bir i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131 veya i\u015flemde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r (ilk arg\u00fcman None<\/code> oldu\u011funda varsay\u0131lan bir ThreadPoolExecutor<\/code> kullan\u0131r). Bu sayede, senkron i\u015flemin bloklamas\u0131 olay d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc etkilemez ve di\u011fer asenkron g\u00f6revler \u00e7al\u0131\u015fmaya devam edebilir. Bu strateji, \u00f6zellikle \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf k\u00fct\u00fcphanelerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken veya eski senkron kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 yeniden yazmak yerine entegre etmek istedi\u011finizde \u00e7ok kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\nrun_in_executor()<\/code> kullan\u0131rken, e\u011fer CPU yo\u011fun bir senkron i\u015finiz varsa, ThreadPoolExecutor<\/code> yerine bir ProcessPoolExecutor<\/code> kullanmay\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. Bu, GIL'in etkisini a\u015farak ger\u00e7ek paralelizm sa\u011flar. Ancak her zaman gerekmeyebilir ve ek karma\u015f\u0131kl\u0131k getirebilir.<\/p>\nMobil Uyumlu HTML ve Asenkron Python \u0130li\u015fkisi<\/h3>\n
\n