zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Python 协程总结

    Python 协程总结

    理解

    协程,又称为微线程,看上去像是子程序,但是它和子程序又不太一样,它在执行的过程中,可以在中断当前的子程序后去执行别的子程序,再返回来执行之前的子程序,但是它的相关信息还是之前的。

    优点:

    1. 极高的执行效率,因为子程序切换而不是线程切换,没有了线程切换的开销;
    2. 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程在执行;

    如果要充分利用CPU多核,可以通过使用多进程+协程的方式

    使用

    打开asyncio的源代码,可以发现asyncio中的需要用到的文件如下:

    下面的则是接下来要总结的文件

    文件解释
    base_events基础的事件,提供了BaseEventLoop事件
    coroutines提供了封装成协程的类
    events提供了事件的抽象类,比如BaseEventLoop继承了AbstractEventLoop
    futures提供了Future类
    tasks提供了Task类和相关的方法

    coroutines

    函数解释
    coroutine(func)为函数加上装饰器
    iscoroutinefunction(func)判断函数是否使用了装饰器
    iscoroutine(obj)判断该对象是否是装饰器

    如果在函数使用了coroutine装饰器,就可以通过yield from去调用async def声明的函数,如果已经使用async def声明,就没有必要再使用装饰器了,这两个功能是一样的。

    import asyncio
    @asyncio.coroutine
    def hello_world():
        print("Hello World!")
    async def hello_world2():
        print("Hello World2!")
    print('------hello_world------')
    print(asyncio.iscoroutinefunction(hello_world))
    print('------hello_world2------')
    print(asyncio.iscoroutinefunction(hello_world2))
    print('------event loop------')
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 一直阻塞该函数调用到函数返回
    loop.run_until_complete(hello_world())
    loop.run_until_complete(hello_world2())
    loop.close()
    

    上面的代码分别使用到了coroutine装饰器和async def,其运行结果如下:

    ------hello_world------True------hello_world2------True------event loop------Hello World!Hello World2!

    注意:不可以直接调用协程,需要一个event loop去调用。

    如果想要在一个函数中去得到另外一个函数的结果,可以使用yield from或者await,例子如下:

    import asyncio
    async def compute(x, y):
        print("Compute %s + %s ..." % (x, y))
        await asyncio.sleep(1.0)
        return x + y
    async def print_sum(x, y):
        result = await compute(x, y)
        print("%s + %s = %s" % (x, y, result))
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(print_sum(1, 2))
    loop.close()
    

    函数print_sum会一直等到函数compute返回结果,执行过程如下:

    base_events

    这个文件里面漏出来的只有BaseEventLoop一个类,它的相关方法如下:

    函数解释
    create_future()创建一个future对象并且绑定到事件上
    create_task()创建一个任务
    run_forever()除非调用stop,否则事件会一直运行下去
    run_until_complete(future)直到future对象执行完毕,事件才停止
    stop()停止事件
    close()关闭事件
    is_closed()判断事件是否关闭
    time()返回事件运行时的时间
    call_later(delay, callback, *args)设置一个回调函数,并且可以设置延迟的时间
    call_at(when, callback, *args)同上,但是设置的是绝对时间
    call_soon(callback, *args)马上调用

    events

    函数解释
    get_event_loop()返回一个异步的事件
    ......

    返回的就是BaseEventLoop的对象。

    future

    Future类的相关方法如下:

    方法解释
    cancel()取消掉future对象
    cancelled()返回是否已经取消掉
    done()如果future已经完成则返回true
    result()返回future执行的结果
    exception()返回在future中设置了的exception
    add_done_callback(fn)当future执行时执行回调函数
    remove_done_callback(fn)删除future的所有回调函数
    set_result(result)设置future的结果
    set_exception(exception)设置future的异常

    设置future的例子如下:

    import asyncio
    async def slow_operation(future):
        await asyncio.sleep(1)  # 睡眠
        future.set_result('Future is done!')  # future设置结果
    loop = asyncio.get_event_loop()
    future = asyncio.Future()  # 创建future对象
    asyncio.ensure_future(slow_operation(future))  # 创建任务
    loop.run_until_complete(future)  # 阻塞直到future执行完才停止事件
    print(future.result())
    loop.close()
    

    run_until_complete方法在内部通过调用了future的add_done_callback,当执行future完毕的时候,就会通知事件。

    下面这个例子则是通过使用future的add_done_callback方法实现和上面例子一样的效果:

    import asyncio
    async def slow_operation(future):
        await asyncio.sleep(1)
        future.set_result('Future is done!')
    def got_result(future):
        print(future.result())
        loop.stop()  # 关闭事件
    loop = asyncio.get_event_loop()
    future = asyncio.Future()
    asyncio.ensure_future(slow_operation(future))
    future.add_done_callback(got_result)  # future执行完毕就执行该回调
    try:
        loop.run_forever()
    finally:
        loop.close()
    

    一旦slow_operation函数执行完毕的时候,就会去执行got_result函数,里面则调用了关闭事件,所以不用担心事件会一直执行。

    task

    Task类是Future的一个子类,也就是Future中的方法,task都可以使用,类方法如下:

    方法解释
    current_task(loop=None)返回指定事件中的任务,如果没有指定,则默认当前事件
    all_tasks(loop=None)返回指定事件中的所有任务
    cancel()取消任务

    并行执行三个任务的例子:

    import asyncio
    async def factorial(name, number):
        f = 1
        for i in range(2, number+1):
            print("Task %s: Compute factorial(%s)..." % (name, i))
            await asyncio.sleep(1)
            f *= i
        print("Task %s: factorial(%s) = %s" % (name, number, f))
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.gather(
        factorial("A", 2),
        factorial("B", 3),
        factorial("C", 4),
    ))
    loop.close()
    

    执行结果为

    Task A: Compute factorial(2)...Task B: Compute factorial(2)...Task C: Compute factorial(2)...Task A: factorial(2) = 2Task B: Compute factorial(3)...Task C: Compute factorial(3)...Task B: factorial(3) = 6Task C: Compute factorial(4)...Task C: factorial(4) = 24

    可以发现,ABC同时执行,直到future执行完毕才退出。

    下面一些方法是和task相关的方法

    方法解释
    as_completed(fs, *, loop=None, timeout=None)返回是协程的迭代器
    ensure_future(coro_or_future, *, loop=None)调度执行一个 coroutine object:并且它封装成future。返回任务对象
    async(coro_or_future, *, loop=None)丢弃的方法,推荐使用ensure_future
    wrap_future(future, *, loop=None)Wrap a concurrent.futures.Future object in a Future object.
    gather(*coros_or_futures, loop=None, return_exceptions=False)从给定的协程或者future对象数组中返回future汇总的结果
    sleep(delay, result=None, *, loop=None)创建一个在给定时间(以秒为单位)后完成的协程
    shield(arg, *, loop=None)等待future,屏蔽future被取消
    wait(futures, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)等待由序列futures给出的Futures和协程对象完成。协程将被包裹在任务中。返回含两个集合的Future:(done,pending)
    wait_for(fut, timeout, *, loop=None)等待单个Future或coroutine object完成超时。如果超时为None,则阻止直到future完成

    参考文章

    官方文档

  • 相关阅读:
    读你必须知道的.NET(二)
    读你必须知道的.NET(四)
    读你必须知道的.NET(三)
    顺序表(线性表)操作的思想及实现之C#版
    HBase原理、基本概念、基本架构3
    HBase学习之深入理解Memstore6
    hadoop学习笔记之hbase完全分布模式安装5
    hbase学习 rowKey的设计4
    WPF开源收集
    请注释你那该死的代码(转载类)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/George1994/p/7352440.html
Copyright © 2011-2022 走看看