协程(coroutine)也叫微线程,是实现多任务的另一种方式,是比线程更小的执行单元,一般运行在单进程和单线程上。因为它自带cpu的上下文,它可以通过简单的事件循环切换任务,比进程和线程的切换效率更高,这是因为进程和线程的切换由 *** 作系统进行。
asyncio
是从python3.4引入的标准库,直接内置了对协程异步IO的支持。asyncio 的编程模型本质是一个消息循环,我们一般先定义一个协程函数(或任务),从 asyncio 模块中获取事件循环loop,然后把需要执行的协程任务(或任务列表)扔到 loop中执行,就实现了异步IO。
在最早的Python 3.4中,协程函数是通过@asyncio.coroutine
和 yeild from
实现的,如下所示。
@H_502_18@import asyncio @asyncio.coroutine def func1(i): print("协程函数{}马上开始执行。".format(i)) yIEld from asyncio.sleep(2) 协程函数{}执行完毕!.format(i)) if __name__ == '__main__': # 获取事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() 执行协程任务 loop.run_until_complete(func1(1)) 关闭事件循环 loop.close()
这里我们定义了一个func1
的协程函数,我们可以使用asyncio.iscoroutinefunction
来验证。定义好协程函数后,我们首先获取事件循环loop,使用它的run_until_complete
方法执行协程任务,然后关闭loop。
print(asyncio.iscoroutinefunction(func1(1))) True
Python 3.5以后引入了async/await
语法定义协程函数,代码如下所示。每个协程函数都以async
声明,以区别于普通函数,对于耗时的代码或函数我们使用await
声明,表示碰到等待时挂起,以切换到其它任务。
asyncio 这是一个协程函数 async .format(i)) await asyncio.sleep(2 关闭事件循环 loop.close()
Python 3.7之前执行协程任务都是分三步进行的,代码有点冗余。Python 3.7提供了一个更简便的asyncio.run
方法,上面代码可以简化为:
asyncio async print(f协程函数{i}马上开始执行。) await asyncio.sleep(2协程函数{i}执行完毕!) : asyncio.run(func1(1))
注:Python自3.6版本起可以使用f-string来对字符串进行格式化了,相当于format函数的简化版。
创建协程任务的演变前面的演示案例中,我们只执行了单个协程任务(函数)。实际应用中,我们先由协程函数创建协程任务,然后把它们加入协程任务列表,最后一起交由事件循环执行。
根据协程函数创建协程任务有多种方法,其中最新的是Python 3.7版本提供的asyncio.create_task
方法,如下所示:
方法1:使用ensure_future方法。future代表一个对象,未执行的任务。 task1 = asyncio.ensure_future(func1(1)) task2 = asyncio.ensure_future(func1(2)) 方法2:使用loop.create_task方法 task1 = loop.create_task(func1(1)) task2 = loop.create_task(func1(2 方法3:使用Python 3.7提供的asyncio.create_task方法 task1 = asyncio.create_task(func1(1)) task2 = asyncio.create_task(func1(2))
创建多个协程任务列表后,我们还要使用asyncio.wait
方法收集协程任务,并交由事件循环处理执行。
) async main(): tasks = [] 创建包含4个协程任务的列表 for i in range(1,5): tasks.append(asyncio.create_task(func1(i))) await asyncio.wait(tasks) : asyncio.run(main())
执行效果如下所示,你会发现4个协程任务并不是按顺序执行的。
对于收集多个协程任务,Python还提供了新的asyncio.gather
方法,它的作用asyncio.wait
方法类似,但更强大。如果列表中传入的不是create_task
方法创建的协程任务,它会自动将函数封装成协程任务,如下所示:
) async ): 这里未由协程函数创建协程任务 tasks.append(func1(i)) 注意这里*号。gather自动将函数列表封装成了协程任务。 await asyncio.gather(*tasks) : asyncio.run(main())获取协程任务执行结果
是的,gather
方法有将函数封装成协程任务的能力,但这还并不是两者最主要的区别作用。两者更大的区别在协程任务执行完毕后对于返回结果的处理上。通常获取任务执行结果通常对于一个程序至关重要,因此我们有必要花更多时间详细了解这两个方法的使用。
asyncio.wait
会返回两个值:done
和 pending
,done
为已完成的协程任务列表,pending
为超时未完成的协程任务类别,需通过task.result()
方法可以获取每个协程任务返回的结果;而asyncio.gather
返回的是所有已完成协程任务的 result
,不需要再进行调用或其他 *** 作,就可以得到全部结果。
我们来看两个示例。现在修改我们的协程函数,通过return给它增加一个返回值
通过asyncio.wait获取协程任务执行结果return i async ): tasks.append(asyncio.create_task(func1(i))) 获取任务执行结果。 done,pending = await asyncio.wait(tasks) for task in done: 执行结果: {task.result()}: asyncio.run(main())
执行结果如下所示。你可以看到协程任务执行结果并不是按任务添加的顺序返回的。
通过asyncio.gather获取协程任务执行结果继续修改我们的代码:
-*- Coding:utf-8 -*- ): tasks.append(func1(i)) results = await asyncio.gather(*tasks) for result results: 执行结果: {result}: asyncio.run(main())
现在你知道gather和wait方法的真正区别了吗?
gather具有把普通协程函数包装成协程任务的能力,wait没有。wait只能接收包装后的协程任务列表做参数。两者返回值不一样,wait返回的是已完成和未完成任务的列表,而gather直接返回协程任务执行结果。gather返回的任务执行结果是有序的,wait方法获取的结果是无序的。asyncio高级使用方法给任务添加回调函数我们还可以给每个协程任务通过add_done_callback
的方法给单个协程任务添加回调函数,如下所示:
i 回调函数 callback(future): 执行结果:{future.result()}): task = asyncio.create_task(func1(i)) 注意这里,增加回调函数 task.add_done_callback(callback) tasks.append(task) await asyncio.wait(tasks) : asyncio.run(main())设置任务超时
很多协程任务都是很耗时的,当你使用wait方法收集协程任务时,可通过timeout选项设置任务切换前单个任务最大等待时间长度,如下所示:
获取任务执行结果,如下所示: done,pending = await asyncio.wait(tasks,timeout=10)
自省asyncio.current_task
: 返回当前运行的Task
实例,如果没有正在运行的任务则返回 None
。如果 loop 为 None
则会使用 get_running_loop()
获取当前事件循环。asyncio.all_tasks
: 返回事件循环所运行的未完成的Task
对象的集合 总结 以上是内存溢出为你收集整理的Python协程asyncio模块的演变及高级用法全部内容,希望文章能够帮你解决Python协程asyncio模块的演变及高级用法所遇到的程序开发问题。
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