由于脚本需要在完成事件处理后N秒检查事件处理结果,当执行失败时再执行另一个事件处理。

想要最小化完成这个功能。同时在第一时间就将执行完毕的结果反馈给接口。

因此想到使用协程。 使用之前先翻阅了一下现有的文档。以及参考了其他人的代码。

先改写成如下的用例:

 import asyncio

 async def do_some_work(x):
try:
return "success"
finally:
print('it can test')
await asyncio.sleep(3)
print('Waiting: ', x) coroutine = do_some_work(2)
coroutine2 = do_some_work(3)
loop = asyncio.get_event_loop()
# task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task = loop.create_task(coroutine)
task = loop.create_task(coroutine2)
loop.run_until_complete(task)

与网上讲单协程的内容不同。我不用特意关心协程的执行时间。而更加关注几个方法的使用

因此上面的代码包含如下内容:

1.创建一个协程的函数。函数内容如下:

  A.函数执行成功后会返回结果

  B.函数首先执行try语句,将return事件注册

  C.其次执行print,输出it is test

  D.然后将协程挂起(此处模拟挂起,实质上我们是希望执行完成一个return之后结束掉一个协程,运行另一个协程)。挂起时间也可以用传参来设置

  E.确认等待之后协程继续执行,因此还有一个print事件,通过x的传参确认协程最终执行

2.创建两个协程调用。用来确认asyncio模块实际上是创建了一个协程池(简单说就是task不会被覆盖,线性调用方法注册事件)。每次使用方法调用loop.create_task的时候,将创建一个协程。

最后是执行结果:

执行结果来看。运行机制并不是如之前想象的一样(因为只返回了一个success)

因此我们稍微改写一下上面的代码

 import asyncio

 async def do_some_work(x):
try:
return "success work"
finally:
print('it can test')
await asyncio.sleep(3)
print('Waiting: ', x) async def do_return(x):
print('it can return %s' % x)
return "success return" coroutine = do_some_work(2)
coroutine2 = do_return(3)
loop = asyncio.get_event_loop()
# task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task = loop.create_task(coroutine2)
task = loop.create_task(coroutine)
loop.run_until_complete(task)

参考return在Python中的实际做法(try-finally)。说明协程只有一个return。即,最后执行时注册的那一条。

因此还是需要继续改写这个函数。(因为这样看来,只是简单解决了异步IO的问题,保证主进程不阻塞)

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