热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

适合小白的Asyncio教程!

点击上方“Python乱炖”,选择“加为星标”第一时间关注Python技术干货!所谓「异步IO」,就是你发起一个IO操作,却

点击上方“Python乱炖”,选择“加为星标”

第一时间关注Python技术干货!

所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知。

Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式。对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现。

Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism)。当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不能带来真正的并行。

可交给 asyncio 执行的任务,称为协程(coroutine)。一个协程可以放弃执行,把机会让给其它协程(即 yield fromawait)。

1. 定义协程

协程的定义,需要使用 async def 语句。

async def do_some_work(x): pass

do_some_work 便是一个协程。
准确来说,do_some_work 是一个协程函数,可以通过 asyncio.iscoroutinefunction 来验证:

print(asyncio.iscoroutinefunction(do_some_work)) # True

这个协程什么都没做,我们让它睡眠几秒,以模拟实际的工作量 :

async def do_some_work(x):print("Waiting " + str(x))await asyncio.sleep(x)

在解释 await 之前,有必要说明一下协程可以做哪些事。协程可以:

  • 等待一个 future 结束

  • 等待另一个协程(产生一个结果,或引发一个异常)

  • 产生一个结果给正在等它的协程

  • 引发一个异常给正在等它的协程

asyncio.sleep 也是一个协程,所以 await asyncio.sleep(x) 就是等待另一个协程。可参见 asyncio.sleep 的文档:

sleep(delay, result=None, *, loop=None)
Coroutine that completes after a given time (in seconds).

2. 运行协程

调用协程函数,协程并不会开始运行,只是返回一个协程对象,可以通过 asyncio.iscoroutine 来验证:

print(asyncio.iscoroutine(do_some_work(3))) # True

此处还会引发一条警告:

async1.py:16: RuntimeWarning: coroutine 'do_some_work' was never awaitedprint(asyncio.iscoroutine(do_some_work(3)))

要让这个协程对象运行的话,有两种方式:

  • 在另一个已经运行的协程中用 await 等待它

  • 通过 ensure_future 函数计划它的执行

简单来说,只有 loop 运行了,协程才可能运行。
下面先拿到当前线程缺省的 loop ,然后把协程对象交给 loop.run_until_complete,协程对象随后会在 loop 里得到运行。

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_some_work(3))

run_until_complete 是一个阻塞(blocking)调用,直到协程运行结束,它才返回。这一点从函数名不难看出。
run_until_complete 的参数是一个 future,但是我们这里传给它的却是协程对象,之所以能这样,是因为它在内部做了检查,通过 ensure_future 函数把协程对象包装(wrap)成了 future。所以,我们可以写得更明显一些:

loop.run_until_complete(asyncio.ensure_future(do_some_work(3)))

完整代码:

import asyncioasync def do_some_work(x):print("Waiting " + str(x))await asyncio.sleep(x)loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_some_work(3))

运行结果:

Waiting 3
<三秒钟后程序结束>

3. 回调函数

假如协程是一个 IO 的读操作&#xff0c;等它读完数据后&#xff0c;我们希望得到通知&#xff0c;以便下一步数据的处理。这一需求可以通过往 future 添加回调来实现。

def done_callback(futu):print(&#39;Done&#39;)futu &#61; asyncio.ensure_future(do_some_work(3))
futu.add_done_callback(done_callback)loop.run_until_complete(futu)

4. 多个协程

实际项目中&#xff0c;往往有多个协程&#xff0c;同时在一个 loop 里运行。为了把多个协程交给 loop&#xff0c;需要借助 asyncio.gather 函数。

loop.run_until_complete(asyncio.gather(do_some_work(1), do_some_work(3)))

或者先把协程存在列表里&#xff1a;

coros &#61; [do_some_work(1), do_some_work(3)]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*coros))

运行结果&#xff1a;

Waiting 3
Waiting 1
<等待三秒钟>
Done

这两个协程是并发运行的&#xff0c;所以等待的时间不是 1 &#43; 3 &#61; 4 秒&#xff0c;而是以耗时较长的那个协程为准。

参考函数 gather 的文档&#xff1a;

gather(*coros_or_futures, loop&#61;None, return_exceptions&#61;False)
Return a future aggregating results from the given coroutines or futures.

发现也可以传 futures 给它&#xff1a;

futus &#61; [asyncio.ensure_future(do_some_work(1)),asyncio.ensure_future(do_some_work(3))]loop.run_until_complete(asyncio.gather(*futus))

gather 起聚合的作用&#xff0c;把多个 futures 包装成单个 future&#xff0c;因为 loop.run_until_complete 只接受单个 future。

5. run_until_complete和run_forever

我们一直通过 run_until_complete 来运行 loop &#xff0c;等到 future 完成&#xff0c;run_until_complete 也就返回了。

async def do_some_work(x):print(&#39;Waiting &#39; &#43; str(x))await asyncio.sleep(x)print(&#39;Done&#39;)loop &#61; asyncio.get_event_loop()coro &#61; do_some_work(3)
loop.run_until_complete(coro)

输出&#xff1a;

Waiting 3
<等待三秒钟>
Done
<程序退出>

现在改用 run_forever&#xff1a;

async def do_some_work(x):print(&#39;Waiting &#39; &#43; str(x))await asyncio.sleep(x)print(&#39;Done&#39;)loop &#61; asyncio.get_event_loop()coro &#61; do_some_work(3)
asyncio.ensure_future(coro)loop.run_forever()

输出&#xff1a;

Waiting 3
<等待三秒钟>
Done
<程序没有退出>

三秒钟过后&#xff0c;future 结束&#xff0c;但是程序并不会退出。run_forever 会一直运行&#xff0c;直到 stop 被调用&#xff0c;但是你不能像下面这样调 stop&#xff1a;

loop.run_forever()
loop.stop()

run_forever 不返回&#xff0c;stop 永远也不会被调用。所以&#xff0c;只能在协程中调 stop&#xff1a;

async def do_some_work(loop, x):print(&#39;Waiting &#39; &#43; str(x))await asyncio.sleep(x)print(&#39;Done&#39;)loop.stop()

这样并非没有问题&#xff0c;假如有多个协程在 loop 里运行&#xff1a;

asyncio.ensure_future(do_some_work(loop, 1))
asyncio.ensure_future(do_some_work(loop, 3))loop.run_forever()

第二个协程没结束&#xff0c;loop 就停止了——被先结束的那个协程给停掉的。
要解决这个问题&#xff0c;可以用 gather 把多个协程合并成一个 future&#xff0c;并添加回调&#xff0c;然后在回调里再去停止 loop。

async def do_some_work(loop, x):print(&#39;Waiting &#39; &#43; str(x))await asyncio.sleep(x)print(&#39;Done&#39;)def done_callback(loop, futu):loop.stop()loop &#61; asyncio.get_event_loop()futus &#61; asyncio.gather(do_some_work(loop, 1), do_some_work(loop, 3))
futus.add_done_callback(functools.partial(done_callback, loop))loop.run_forever()

其实这基本上就是 run_until_complete 的实现了&#xff0c;run_until_complete 在内部也是调用 run_forever

6. Close Loop?

以上示例都没有调用 loop.close&#xff0c;好像也没有什么问题。所以到底要不要调 loop.close 呢&#xff1f;
简单来说&#xff0c;loop 只要不关闭&#xff0c;就还可以再运行。&#xff1a;

loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 1))
loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 3))
loop.close()

但是如果关闭了&#xff0c;就不能再运行了&#xff1a;

loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 1))
loop.close()
loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 3))  # 此处异常

建议调用 loop.close&#xff0c;以彻底清理 loop 对象防止误用。

7. gather 和 wait

asyncio.gatherasyncio.wait 功能相似。

coros &#61; [do_some_work(loop, 1), do_some_work(loop, 3)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(coros))

具体差别可请参见 StackOverflow 的讨论&#xff1a;Asyncio.gather vs asyncio.wait。

8. Timer

C&#43;&#43; Boost.Asio 提供了 IO 对象 timer&#xff0c;但是 Python 并没有原生支持 timer&#xff0c;不过可以用 asyncio.sleep 模拟。

async def timer(x, cb):futu &#61; asyncio.ensure_future(asyncio.sleep(x))futu.add_done_callback(cb)await futut &#61; timer(3, lambda futu: print(&#39;Done&#39;))
loop.run_until_complete(t)

原文&#xff1a;https://segmentfault.com/a/1190000008814676

- EOF -

为了大家更快速的学习知识&#xff0c;掌握技术&#xff0c;随时沟通交流问题&#xff0c;特组建了技术交流群&#xff0c;大家在群里可以分享自己的技术栈&#xff0c;抛出日常问题&#xff0c;群里会有很多大佬及时解答的&#xff0c;这样我们就会结识很多志同道合的人&#xff0c;长按下图可加我微信&#xff0c;备注:Python即可进群。扫码加群????

回复:[学习资料]获取最新Python学习资料


推荐阅读
  • 本文介绍如何从字符串中移除大写、小写、特殊、数字和非数字字符,并提供了多种编程语言的实现示例。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了 org.apache.commons.io.IOCase 类中的 checkCompareTo() 方法,通过多个代码示例展示其在不同场景下的使用方法。 ... [详细]
  • 对象自省自省在计算机编程领域里,是指在运行时判断一个对象的类型和能力。dir能够返回一个列表,列举了一个对象所拥有的属性和方法。my_list[ ... [详细]
  • Python处理Word文档的高效技巧
    本文详细介绍了如何使用Python处理Word文档,涵盖从基础操作到高级功能的各种技巧。我们将探讨如何生成文档、定义样式、提取表格数据以及处理超链接和图片等内容。 ... [详细]
  • 利用决策树预测NBA比赛胜负的Python数据挖掘实践
    本文通过使用2013-14赛季NBA赛程与结果数据集以及2013年NBA排名数据,结合《Python数据挖掘入门与实践》一书中的方法,展示如何应用决策树算法进行比赛胜负预测。我们将详细讲解数据预处理、特征工程及模型评估等关键步骤。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何在多线程环境中实现异步任务的事务控制,确保任务执行的一致性和可靠性。通过使用计数器和异常标记字段,系统能够准确判断所有异步线程的执行结果,并根据结果决定是否回滚或提交事务。 ... [详细]
  • 深入解析 Android IPC 中的 Messenger 机制
    本文详细介绍了 Android 中基于消息传递的进程间通信(IPC)机制——Messenger。通过实例和源码分析,帮助开发者更好地理解和使用这一高效的通信工具。 ... [详细]
  • 深入解析Java多线程与并发库的应用:空中网实习生面试题详解
    本文详细探讨了Java多线程与并发库的高级应用,结合空中网在挑选实习生时的面试题目,深入分析了相关技术要点和实现细节。文章通过具体的代码示例展示了如何使用Semaphore和SynchronousQueue来管理线程同步和任务调度。 ... [详细]
  • 本文探讨了在C++中如何有效地清空输入缓冲区,确保程序只处理最近的输入并丢弃多余的输入。我们将介绍一种不阻塞的方法,并提供一个具体的实现方案。 ... [详细]
  • 本文详细探讨了 org.apache.hadoop.ha.HAServiceTarget 类中的 checkFencingConfigured 方法,包括其功能、应用场景及代码示例。通过实际代码片段,帮助开发者更好地理解和使用该方法。 ... [详细]
  • 2018-2019学年第六周《Java数据结构与算法》学习总结
    本文总结了2018-2019学年第六周在《Java数据结构与算法》课程中的学习内容,重点介绍了非线性数据结构——树的相关知识及其应用。 ... [详细]
  • Coursera ML 机器学习
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]
  • 本文介绍如何使用MFC和ADO技术调用SQL Server中的存储过程,以查询指定小区在特定时间段内的通话统计数据。通过用户界面选择小区ID、开始时间和结束时间,系统将计算并展示小时级的通话量、拥塞率及半速率通话比例。 ... [详细]
  • 深入理解Vue.js:从入门到精通
    本文详细介绍了Vue.js的基础知识、安装方法、核心概念及实战案例,帮助开发者全面掌握这一流行的前端框架。 ... [详细]
  • Redux入门指南
    本文介绍Redux的基本概念和工作原理,帮助初学者理解如何使用Redux管理应用程序的状态。Redux是一个用于JavaScript应用的状态管理库,特别适用于React项目。 ... [详细]
author-avatar
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有