时间:2021-05-22
导语:本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得,打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。
本文重点:
1、了解asyncio包的功能和使用方法;
2、了解如何避免阻塞型调用;
3、学会使用协程避免回调地狱。
一、使用asyncio包做并发编程
1、并发与并行
并发:一次处理多件事。
并行:一次做多件事。
并发用于制定方案,用来解决可能(但未必)并行的问题。并发更好。
2、asyncio概述
了解asyncio的4个特点:
在协程中使用yield from需要注意两点:
但在asyncio包的API中使用yield from还需注意两个细节:
实例——通过asyncio包和协程以动画形式显示文本式旋转指针:
import asyncioimport itertoolsimport sys@asyncio.coroutine # 交给 asyncio 处理的协程要使用 @asyncio.coroutine 装饰def spin(msg): for char in itertools.cycle('|/-\\'): status = char + ' ' + msg print(status) try: yield from asyncio.sleep(.1) # 使用 yield from asyncio.sleep(.1) 代替 time.sleep(.1),这样的休眠不会阻塞事件循环。 except asyncio.CancelledError: # 如果 spin 函数苏醒后抛出 asyncio.CancelledError 异常,其原因是发出了取消请求,因此退出循环。 break@asyncio.coroutinedef slow_function(): # slow_function 函数是协程,在用休眠假装进行 I/O 操作时,使用 yield from 继续执行事件循环。 # 假装等待I/O一段时间 yield from asyncio.sleep(3) # yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交给主循环,在休眠结束后恢复这个协程。 return 42@asyncio.coroutinedef supervisor(): # supervisor 函数也是协程 spinner = asyncio.async(spin('thinking!')) # asyncio.async(...) 函数排定 spin 协程的运行时间,使用一个 Task 对象包装spin 协程,并立即返回。 print('spinner object:', spinner) result = yield from slow_function() # 驱动 slow_function() 函数。结束后,获取返回值。# 同时,事件循环继续运行,因为slow_function 函数最后使用 yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交回给了主循环。 spinner.cancel() # Task 对象可以取消;取消后会在协程当前暂停的 yield 处抛出 asyncio.CancelledError 异常。协程可以捕获这个异常,也可以延迟取消,甚至拒绝取消。 return resultif __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环的引用 result = loop.run_until_complete(supervisor()) # 驱动 supervisor 协程,让它运行完毕;这个协程的返回值是这次调用的返回值。 loop.close() print('Answer:', result)3、线程与协程对比
线程:调度程序在任何时候都能中断线程。必须记住保留锁。去保护程序中的重要部分,防止多步操作在执行的过程中中断,防止数据处于无效状态。
协程:默认会做好全方位保护,以防止中断。对协程来说无需保留锁,在多个线程之间同步操作,协程自身就会同步,因为在任意时刻只有一个协程运行。
4、从期物、任务和协程中产出
在asyncio包中,期物和协程关系紧密,因为可以使用yield from从asyncio.Future对象中产出结果。这意味着,如果foo是协程函数,抑或是返回Future或Task实例的普通函数,那么可以这样写:res=yield from foo()。这是asyncio包中很多地方可以互换协程与期物的原因之一。
二、避免阻塞型调用
1、有两种方法能避免阻塞型调用中止整个应用程序的进程:
使用多线程处理大量连接时将耗费过多的内存,故此通常使用回调来实现异步调用。
2、使用Executor对象防止阻塞事件循环:
使用loop.run_in_executor把阻塞的作业(例如保存文件)委托给线程池做。
asyncio 的事件循环背后维护一个 ThreadPoolExecutor 对象,我们可以调用 run_in_executor 方法, 把可调用的对象发给它执行。
三、从回调到期物和协程
回调地狱:如果一个操作需要依赖之前操作的结果,那就得嵌套回调。
Python 中的回调地狱:
def stage1(response1): request2 = step1(response1) api_call2(request2, stage2)def stage2(response2): request3 = step2(response2) api_call3(request3, stage3)def stage3(response3): step3(response3)api_call1(request1, step1)使用 协程 和 yield from 结构做异步编程,无需用回调:
@asyncio.coroutinedef three_stages(request1): response1 = yield from api_call1() request2 = step1(response1) response2 = yield from api_call2(request2) request3 = step2(response2) response3 = yield from api_call3(request3) step3(response3)loop.create_task(three_stages(request1))# 协程不能直接调用,必须用事件循环显示指定协程的执行时间,或者在其他排定了执行时间的协程中使用 yield from 表达式把它激活四、使用asyncio包编写服务器
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
摘要:简介asyncio可以实现单线程并发IO操作,是Python中常用的异步处理模块。关于asyncio模块的介绍,笔者会在后续的文章中加以介绍,本文将会讲述
1.概述Python中asyncio模块内置了对异步IO的支持,用于处理异步IO;是Python3.4版本引入的标准库。asyncio的编程模型就是一个消息循环
Python使用struct处理二进制的实例详解有的时候需要用python处理二进制数据,比如,存取文件,socket操作时.这时候,可以使用python的st
1、说明Python实现异步IO非常简单,asyncio是Python3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持。asyncio的编程模型就是一个消息循
在Python探索之SocketServer详解中我们介绍了Python标准库中的SocketServer模块,了解了要实现网络通信服务,就要构建一个服务器类和