En choisissant un pays, vous voyez les cours disponibles dans votre région.
⏱ 3 h📚 30 leçons🎧 Version audio
Fondamentaux du Multithreading et Multiprocessing en Python
Apprenez à exécuter des tâches concurrentes et parallèles en Python en utilisant des threads, des processus et des modules de concurrence modernes.
💬Instructeur IA Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
🕐Commencez quand vous voulez Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
🌐En français Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
Libérer le plein potentiel d'exécution de Python nécessite une solide compréhension de la manière dont les threads et les processus gèrent les charges de travail concurrentes. Ce cours textuel vous guide à travers les modèles d'exécution parallèles et concurrents, vous aidant à écrire du code efficace et non bloquant. Vous commencerez par maîtriser les concepts théoriques fondamentaux avant de passer à des implémentations de code pratiques. En comprenant comment le Global Interpreter Lock (GIL) impacte les performances des threads, vous apprendrez quand utiliser les threads pour les opérations liées aux E/S et les processus pour les calculs liés au CPU.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre la terminologie de base de la concurrence, les structures de mémoire des processus et les cycles de vie des threads.
- Appliquer des modules de threading et des primitives de synchronisation pour gérer les tâches d'E/S concurrentes.
- Implémenter des pools et des files d'attente de multiprocessing pour les tâches gourmandes en CPU sur plusieurs cœurs de CPU.
- Tirer parti des abstractions d'exécuteur de haut niveau pour simplifier l'exécution des tâches parallèles.
- Identifier et prévenir les pièges courants de la concurrence tels que les conditions de concurrence et les interblocages.
- Comparer l'exécution basée sur les threads avec les modèles de programmation asynchrone dans Python moderne.
Le programme commence par des explications claires des termes de base de la concurrence et de l'architecture des threads, suivies d'explications écrites étape par étape sur les threads, les processus et les pools de processus. Conçu pour les développeurs Python cherchant à créer des applications concurrentes, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable du multitâche. Acquérir des connaissances pratiques et améliorer les performances de votre code Python dès aujourd'hui.
Contenu du cours
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
🎧Version audio incluse Apprenez en déplacement, sans écran
♾️Accès à vie Revenez quand vous voulez, sans expiration
📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 3 h de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Fondamentaux du Multithreading et Multiprocessing en Python
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Fondamentaux du Multithreading et Multiprocessing en Python
Page 2 sur 2
Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié