首先了解一下协程,协程的本质就是一条线程,多个任务在一条线程上来回切换,协程的所有切换都是基于用户,只有在用户级别才能感知到的 IO 才会用协程模块来规避,在 python 中主要使用的协程模块是 asyncio,并且基于 async 和 await 关键字的协程可以实现异步编程,这也是目前 python 异步相关的主流技术。

1.事件循环

事件循环它其实是异步编程中的一个非常重要的环节,可以把它当成一个死循环,它会去检查并执行一些代码。

示例:伪代码

任务列表 = [ 任务1, 任务2, 任务3,... ]

while True:
可执行的任务列表,已完成的任务列表 = 去任务列表中检查所有的任务,将'可执行'和'已完成'的任务返回 for 就绪任务 in 已准备就绪的任务列表:
执行已就绪的任务 for 已完成的任务 in 已完成的任务列表:
在任务列表中移除 已完成的任务 如果 任务列表 中的任务都已完成,则终止循环

通过上述伪代码就会发现这个事件循环就是可以理解成一个死循环在检查一个列表里的任务,如果列表里面的任务是可执行的,那就去执行这个任务,如果是不可执行(指的是遇到 IO 操作)的,那么在检查的时候就根本检查不到,相当于把 这个任务忽略掉,认为它不需要被执行,让它一直在等待着 IO 请求,当 IO 完成之后在去执行这个任务。

获取和创建事件循环

import asyncio

# 生成和获取一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop() # 给事件循环添加任务,让事件循环去检测这个任务的状态是否可运行
loop.run_until_complete(任务)

2.async

async 是一个关键字,用于定义一个协程函数。

协程函数:定义函数的时候使用 async def 函数名

协程对象:执行 协程函数() 得到的协程对象。

# 定义一个协程函数
async def func():
pass # 调用协程函数,返回一个协程对象
result = func()

调用协程函数的时候,函数内部的代码不会执行,只会返回一个协程对象。

如果想要运行协程函数内部代码,必须要将协程对象交给事件循环来处理。

import asyncio

async def func():
print('这是一个协程函数!') result = func # 方式一:
loop = asyncio.get_event_loop() # 生成一个事件循环
loop.run_until_complete( result ) # 将协程对象添加到事件循环执行 # 方式二:python 3.7 之后使用,本质上还是和上面一样,但是比较简单
asyncio.run( result )

3.await

await 也是一个关键字,它主要是在当前任务1遇到 IO 操作的时候切到其他没有 IO 操作的任务2去执行,让事件循环可以去执行其他任务,当任务1的 IO 操作执行完后再切换回来执行 await 之后的内容。

await 的后面只能加可等待的对象(协程对象、Task对象 ....)

示例:

import asyncio

async def others():
print('others -----> start')
await asyncio.sleep(2)
print('others -----> end')
return '返回值' async def fun():
print('执行协程函数内部代码!') # 遇到IO操作挂起当前协程(任务),等IO操作完成之后再继续往下执行。当前协程挂起时,事件循环可以去执行其他协程(任务)。
response = await others() # 它会等有返回值了才会继续往下执行
print('IO请求结束,结果为:', response) asyncio.run(fun()) # 输出:
执行协程函数内部代码!
others -----> start
others -----> end
IO请求结束,结果为: 返回值

从上面这个示例可以看出来 await 就是等待对应后面的值得到结果之后,在向下继续执行!

由于在这个示例中事件循环列表中只有一个任务,所以在 IO 等待时无法演示切换到其他任务的执行效果,在程序中如果想要创建多个任务对象,需要使用 Task 对象来实现。

4.Task对象

Task 用于并发调度协程,在事件循环中添加多个任务。

本质上是将协程对象封装成 Task 对象,并将该协程加入事件循环,同时追踪协程的状态。

示例1:通过asyncio.create_task(协程对象)添加任务。

import asyncio

async def func(i):
print(i, '--->start')
await asyncio.sleep(1)
print(i, '--->end')
return f'返回值{i}' async def main():
print('main start') # 创建 Task 对象并添加到事件循环中
task1 = asyncio.create_task(func(1))
task2 = asyncio.create_task(func(2)) print('main end') # 此处await会自动切换执行其他任务。例如:task1,task2
ret1 = await task1
ret2 = await task2
print(ret1, ret2) asyncio.run(main()) # 输出:
main start
main end
1 --->start
2 --->start
1 --->end
2 --->end
返回值1 返回值2

示例2:通过asyncio.wait(协程对象列表)添加任务,在它的源码中会通过 ensure_future 把每个协程封装成 Task 对象。

import asyncio

async def func(i):
print(i, '--->start')
await asyncio.sleep(1) # 当遇到IO操作挂起当前协程并切换其他协程
print(i, '--->end')
return f'返回值{i}' task_list = [func(1), func(2)] # 如果设置了 timeout 值,则意味着此处最多等待的秒,完成的协程返回值写入done中,未完成的写入pending
done, pending = asyncio.run(asyncio.wait(task_list, timeout=None)) # 输出:
1 --->start
2 --->start
1 --->end
2 --->end

asyncio 异步编程的更多相关文章

  1. asyncio异步编程【含视频教程】

    不知道你是否发现,身边聊异步的人越来越多了,比如:FastAPI.Tornado.Sanic.Django 3.aiohttp等. 听说异步如何如何牛逼?性能如何吊炸天....但他到底是咋回事呢? 本 ...

  2. asyncio异步编程

    1. 协程 协程不是计算机提供,程序员认为创造 协程(Coroutine),也可以被称为微线程,是一种用户态内的上下文切换技术,其实就是一个线程实现代码块相互切换执行.例如: def func1(): ...

  3. 在Python中使用asyncio进行异步编程

    对于来自JavaScript编码者来说,异步编程不是什么新东西,但对于Python开发者来说,async函数和future(类似JS的promise)可不是那么容易能理解的. Concurrency ...

  4. Python 异步编程笔记:asyncio

    个人笔记,不保证正确. 虽然说看到很多人不看好 asyncio,但是这个东西还是必须学的.. 基于协程的异步,在很多语言中都有,学会了 Python 的,就一通百通. 一.生成器 generator ...

  5. python3.6以上 asyncio模块的异步编程模型 async await语法

    这是python3.6以上版本的用法,本例是python3.7.2编写使用asyncio模块的异步编程模型,生产这消费者,异步生产,用sleep来代替IO等待使用async和await语法来进行描述a ...

  6. Python网络编程(4)——异步编程select & epoll

    在SocketServer模块的学习中,我们了解了多线程和多进程简单Server的实现,使用多线程.多进程技术的服务端为每一个新的client连接创建一个新的进/线程,当client数量较多时,这种技 ...

  7. 深入理解 Python 异步编程(上)

    http://python.jobbole.com/88291/ 前言 很多朋友对异步编程都处于"听说很强大"的认知状态.鲜有在生产项目中使用它.而使用它的同学,则大多数都停留在知 ...

  8. asyncio异步IO--协程(Coroutine)与任务(Task)详解

    摘要:本文翻译自Coroutines and Tasks,主要介绍asyncio中用于处理协程和任务的方法和接口.在翻译过程中,译者在官方文档的基础上增加了部分样例代码和示意图表,以帮助读者对文档的理 ...

  9. asyncio并发编程

    一. 事件循环 1.注: 实现搭配:事件循环+回调(驱动生成器[协程])+epoll(IO多路复用),asyncio是Python用于解决异步编程的一整套解决方案: 基于asynico:tornado ...

随机推荐

  1. Java并发机制(1)--线程状态与方法(转)

    Java并发编程:Thread类的使用 个人总结:参考:博客园-海子-http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920357.html 参考:https://blog ...

  2. 二、mycat15种分片规则

    一.分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下: <tab ...

  3. 列举 spring 支持的事务管理类型?

    Spring 支持两种类型的事务管理: 1. 程序化事务管理:在此过程中,在编程的帮助下管理事务.它为您提供极大 的灵活性,但维护起来非常困难. 2. 声明式事务管理:在此,事务管理与业务代码分离.仅 ...

  4. 学习Kvm(三)

    虚拟化(将一个物理硬件平台虚拟成多个) vmware(模拟出一堆硬件设备,每一个硬件设备都是独立平台) 虚拟化要解决的问题(硬件之上的OS,有用户空间.内核空间:vmware虚拟机所模拟出的多个硬件平 ...

  5. 【Python自动化Excel】Python与pandas字符串操作

    Python之所以能够成为流行的数据分析语言,有一部分原因在于其简洁易用的字符串处理能力. Python的字符串对象封装了很多开箱即用的内置方法,处理单个字符串时十分方便:对于Excel.csv等表格 ...

  6. catkin编译系统

    引言 最近项目中遇到一个需求:将 C++ 程序 (不是 ROS node,只是普通的 C++ 程序)中的变量发布到 ROS topic 上,以便 ROS 中的其他 node 进行后续处理. 原 C++ ...

  7. s函数中第一个程序修改(介绍function sys = mlupdate(t, x, u)用法)

    示例: dx1/dt=-0.5572x1-0.7814x2+u1-u2; dx2/dt=0.7814x1+2u2; y=1.9691x1+6.4493x2; simulink模型的建立 s函数程序 A ...

  8. RESTful API/Web API

    Microsoft REST API Guidelines Are Not RESTful White House Web API Standards Microsoft REST API Guide ...

  9. canvas写个简单的小游戏

    之前在HTML5 Canvas属性和方法汇总一文中,介绍过Canvas的各种属性以及方法的说明,并列举了自己写的一些Canvas demo,接下来开始写一个简单的小游戏吧,有多简单,这么说吧,代码不到 ...

  10. tomcat启动报错:A child container failed during start

    环境:maven3.3.9+jdk1.8+tomcat8.5 错误详细描述: 严重: A child container failed during start java.util.concurren ...