Python連載42-非同步協程函數

来源:https://www.cnblogs.com/ruigege0000/archive/2019/10/16/11682120.html
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一、 asyncio 1.python3.4開始引入標準庫之中,內置對非同步io的支持 2.asyncio本身是一個消息迴圈 3.步驟: (1)創建消息迴圈 (2)把協程導入 (3)關閉 4.舉例: 二、asyncio and await 1.為了更好的表示非同步io 2.python3.5引入 3.讓 ...


一、  asyncio

1.python3.4開始引入標準庫之中,內置對非同步io的支持

2.asyncio本身是一個消息迴圈

3.步驟:

(1)創建消息迴圈

(2)把協程導入

(3)關閉

4.舉例:

 

import threading

#引入非同步io包

import asyncio

#使用協程

@asyncio.coroutine

def hello():

    print("Hello World!(%s)"%threading.current_thread())

    print("Start......(%s)"%threading.current_thread())

    yield from asyncio.sleep(5)

    print("Done.....(%s)"%threading.current_thread())

    print("Hello again!(%s)"%threading.current_thread())

#啟動消息迴圈

loop = asyncio.get_event_loop()

#定義任務

tasks = [hello(),hello()]

#asyncio使用wait等待task執行完畢

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

#關閉消息迴圈

loop.close()

二、asyncio and await

1.為了更好的表示非同步io

2.python3.5引入

3.讓協程代碼更加簡潔

4.使用上,可以簡單的進行替換

(1)用async來替換@asyncio,coroutine

(2)用await來替換yield from

按照上面這個語法可以來改寫前面的例子,運行結果是完全一致的

三、aiohttp

1.asyncio實現單線程的併發io,在客戶端用處不大

2.在服務端可以asyncio+coroutine配合,因為http是io操作

3.asyncio實現了tcp,udp,ssl等協議

4.aiohttp是基於asyncio實現的http框架

5.例子:

 

import asyncio

from aiohttp import web

​

async def index(request):

    await asyncio.sleep(0.5)

    return web.Response(body=b"<h1>Index</h1>")

​

async def hello(request):

    await asyncio.sleep(0.5)

    text = "<h1>hello,%s!</h1>"%request.match_info["name"]

    return web.Response(body=text.encode("utf-8"))

​

async def init(loop):

    app = web.Application(loop=loop)

    app.router.add_route("GET","/",index)

    app.router.add_route("GET","/hellp/{name}",hello)

    srv = await loop.create_server(app.make_handler(),"127.0.0.1",8000)

    print("Server started at http://127.0.0.1:8000...")

    return srv

​

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(init(loop))

loop.run_forever()

 

 

三、current,futures

1. python3新增的庫

2.類似其它語言的線程池的概念

3.利用multiprocessing實現真正的並行計算(當然要求我們的CPU是多核的)

4.核心原理:以子進程的形式,實現多個python解釋器

從而令python程式,可以利用多核CPU來提升執行速度。由於子進程於主解釋器相分離,所以他們的全局解釋器鎖也是相互獨立的,每個子進程都能完整的使用一個CPU內核

5.concurrent.futures.Executor

(1)ThreadPoolExecutor

(2)ProcessPoolExecutor

(3)執行的時候需要自行選擇

(4)submit(fn,args,kwargs)

fn:非同步執行的函數

args,kwargs參數

 

 

import time

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

​

def return_future(msg):

    time.sleep(3)

    return msg

​

#創建一個線程池

pool = ThreadPoolExecutor(max_workers = 2)#參數是2,代表裡面有兩個線程幹活

#往線程池裡面加入兩個task

f1 = pool.submit(return_future,"hello")

f2 = pool.submit(return_future,"world")

time.sleep(1)

#等待執行完畢

print(f1.done())

time.sleep(3)

print(f2.done())

#結果

print(f1.result())

print(f2.result())

五、源碼

d28_1_asynchronization_examples.py

https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d28_1_asynchronization_examples.py

2.CSDN:https://blog.csdn.net/weixin_44630050(心悅君兮君不知-睿)

3.博客園:https://www.cnblogs.com/ruigege0000/

4.歡迎關註微信公眾號:傅里葉變換,個人公眾號,僅用於學習交流,後臺回覆”禮包“,獲取大數據學習資料

 

 


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