Python说文解字_Python之多任务_05
问:在Py3.5之前yield表现非常好,在Py3.5之后为了将予以变得更加明确,就引入了async和await关键词用于定义原生的协议。
答:async和await原生协程:
async def downloader(url):
return "bobby" async def downloader_url(url):
# do something
html = await downloader(url)
return html if __name__ == '__main__':
coro = downloader_url("http://www.baidu.com")
next(None)
# coro.send(None) # .如果调用send正常
# StopIteration: bobby
# .如果调用next草异常,因此原生协程只能用send
# TypeError: 'NoneType' object is not an iterator
# sys:: RuntimeWarning: coroutine 'downloader_url' was never awaited
我们发现:原生协程只能用send不能用next。而且发现 原生协程和yield协程差不多,前面加上了async语法,await类似于yield from。Python引入了async和await原生协程是为了我们的语义更加的清晰。如果我们用生成器写出的协程的话,代码非常的凌乱的。因为它又能当生成器又能当协程,显得比较凌乱,将这两种区分开来。因此async里面是不能定义yield的。因此Python加强了我们的区别。因此这两个是一对的。这样我们的协程区分开来。前面说了那么多生成器就是为了加强协程的理解。这样我们在协程里面就用这两个。因此在Python内部依然沿用了生成器的原理,来实现了我们的协程。
await后跟随的Awaitbale对象。我们可以通过from collections import Awaitalbe模块。
其实这个是实现了魔法拿书中的__await__的方法,因此我们还可以使用装饰器的方法来操作,省去asyn,而变换成我们熟悉的生成器的样子。代码如下:
import types @types.coroutine
def downloader(url):
yield "bobby" async def downloader_url(url):
# do something
html = await downloader(url)
return html if __name__ == '__main__':
coro = downloader_url("http://www.baidu.com")
# next(None)
coro.send(None)
问:生成器是如何变成我们协程的?
答:在开始我么引入过协程的需求,我们的协程是通过单线程调度,协程是我们函数级别的是由我们程序员自己来决定调用的,我们可以写同步代码一样写异步代码。我们的生成器就可以完成我们的协程的这么一个功能。我们现在就可以用协程来模拟我们的需求。
生成器是可以暂停的函数,实际上生成器是可以有状态的!
我们看这段代码
import inspect
def gen_func():
yield
return "bobby" if __name__ == '__main__':
gen = gen_func()
print(inspect.getgeneratorstate(gen)) # GEN_CREATED
next(gen)
print(inspect.getgeneratorstate(gen)) # GEN_SUSPENDED
try:
next(gen)
except StopIteration:
pass
print(inspect.getgeneratorstate(gen)) # GEN_CLOSED
通过inspect中的getgeneratorstate我们来观察生成器的状态,实际上我们在定义我们的生成器的时候,生成器可以接收我们的值。这句话有两个意思:第一是返回值给调用方,第二调用方通过send方式返回值跟gen。现在我们生成器由“生产者”变为“消费者”。
1.我们用同步的方式编写异步的代码。
2.在适当的时候暂停函数,并在适当的时候启动函数。
现在我们模式:事件循环+协程模式。
我们在函数当中的子函数,如果出现异常,会抛给这个函数的主函数,是“向上抛”的过程。这个就很好。协程是一个单线程模式。
问:异步IO和IO复用,也就是同步IO和异步IO。
答:我们对前面的东西略微做一个小结:
异步IO和协程:现在我们还没有把协程来用到我们的编码当中,协程是需要事件循环来实现的。单独使用的话作用不是很明显。
在最开始的时候我么说到了并发、并行、异步、同步、阻塞、非阻塞。
在IO多路复用(同步IO)当中的select poll epoll,使我们使用的最多的技术。回调+事件循环的方式。这种编程模式和同步IO的编程模式差别很大。
因此这两种模式:回调+事件循环(IO多路复用)、协程+事件循环(异步IO)
上面的编码是非常痛苦的:回调之痛。
我们引入了生成器和协程,协程并不会别上面的方式高,协程主要解决的问题是回调之痛的问题和编码习惯的问题。
我们可以将生成器编程我们的协程了。
最后引入了async和await来区别生成器和协程,不容易混乱,进行区分。我们可以用Cororoutine装饰器的方式,就不要用了。
所以建议使用async和await的方式。
问:async IO并发编程:
答:该模块是在Python3.4后引入的模块,这是Python编程中最难的部分。该模块也是Python最具野心的模块。分几个部分开始讲解:
1. 事件循环:
我们可以把async IO看做一个模块也可看做一个框架,它完成了整套异步编程中最核心的内容。它包含各种特定系统实现的模块化事件循环,传输和协议抽象;对TCP,UDP,SSL,子进程,延时调用以及其他的具体支持;模仿futures模块但适用于事件循环使用Future类;基于yield from的协议和任务,可以让你用顺序的方式编写并发代码;必须使用一个将产生阻塞IO的调用时,有接口可以把这个事件转移到线程池。可以将多进程和多线程协调进来。
协程编码模式都逃离不掉三个要素:事件循环+调用(驱动生成器)+epoll(IO多路复用)
asyncio 是Python用于解决异步IO编程的一整套解决方案。
tornado、gevent、twisted(scrapy,django channels)
tornado:实现了web服务器,djago+flask是Python最传统要搭配(uwsgi,gunicorn+nginx),tornado可以直接部署,nginx+tornado
使用asyncio
import asyncio # 可以当做协程池来理解比较容易 import time async def get_html(url):
print("start get url")
# time.sleep() # 阻塞式的IO不能写在里面
await asyncio.sleep() # 不能使用import time,必须要加await
print("end get url") if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(get_html("htttp://www.baidu.com"))
print(time.time() - start_time) # start get url
# end get url
# 2.0150375366210938
get_event_loop市价循环
run_until_complete去执行
这里不能用time.sleep这是阻塞式的方法。因此会单独的一个一个执行非常慢,所以要使用asynic中的sleep
import asyncio # 可以当做协程池来理解比较容易 import time async def get_html(url):
print("start get url")
# time.sleep() # 阻塞式的IO不能写在里面
await asyncio.sleep() # 不能使用import time,必须要加await
print("end get url") if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [get_html("htttp://www.baidu.com") for i in range()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print(time.time() - start_time) # start get url
# end get url
# 2.0150375366210938
# time编程顺序执行。asyncio.sleep()可以立即执行。只要一个地方阻塞了其他方面都实现不了。
我们发现更改后就会阻塞。
import asyncio # 可以当做协程池来理解比较容易 import time async def get_html(url):
print("start get url")
# time.sleep() # 阻塞式的IO不能写在里面
await asyncio.sleep() # 不能使用import time,必须要加await
return "bobby"
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
# get_future = asyncio.ensure_future(get_html("htttp://www.baidu.com"))
# loop.create_task()
# tasks = [get_html("htttp://www.baidu.com") for i in range()]
task = loop.create_task(get_html("htttp://www.baidu.com"))
loop.run_until_complete(task)
print(time.time() - start_time)
print(task.result()) # 获取协程的返回值
我们用协程调用线程池:ensure_funture
使用方法还有create_task这两种都是比较好理解的。
import asyncio # 可以当做协程池来理解比较容易 import time
from functools import partial async def get_html(url):
print("start get url")
# time.sleep() # 阻塞式的IO不能写在里面
await asyncio.sleep() # 不能使用import time,必须要加await
return "bobby" def callback(url,future):
print("send email to bobby") if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
# get_future = asyncio.ensure_future(get_html("htttp://www.baidu.com"))
# loop.create_task()
# tasks = [get_html("htttp://www.baidu.com") for i in range()]
task = loop.create_task(get_html("htttp://www.baidu.com"))
# task.add_done_callback(callback)
task.add_done_callback(partial(callback,"htttp://www.baidu.com"))
loop.run_until_complete(task)
print(time.time() - start_time)
print(task.result()) # 获取协程的返回值
我们也可以使用回调,在task中的重写add_done_callback方法。
import asyncio # 可以当做协程池来理解比较容易 import time async def get_html(url):
print("start get url")
# time.sleep() # 阻塞式的IO不能写在里面
await asyncio.sleep() # 不能使用import time,必须要加await
print("end get url") if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [get_html("htttp://www.baidu.com") for i in range()]
# loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
print(time.time() - start_time) # wait 和 gather 的区别
# gather更加高层,可以将我们task分组
group1 = [get_html("htttp://www.baidu1.com") for i in range()]
group2 = [get_html("htttp://www.baidu2.com") for i in range()]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*group1,*group2)) group1 = asyncio.gather(*group1)
group2 = asyncio.gather(*group2) group2.cancel()
我们尽量使用gather方法,注意他是可以将我们task进行分组,后面要加上*参数的形式。
2. task取消、嵌套、字写成调用原理
# import asyncio
#
# loop = asyncio.get_event_loop()
# loop.run_forever()
# loop.run_until_complete()
# .loop会被放到future中。
# .取消future(task)
import asyncio
import time async def get_html(sleep_times):
print("waiting")
await asyncio.sleep(sleep_times)
print("done after {}s".format(sleep_times)) if __name__ == '__main__':
task1 = get_html()
task2 = get_html()
task3 = get_html()
tasks = [task1,task2,task3] loop = asyncio.get_event_loop() try:
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
except KeyboardInterrupt as e:
all_task = asyncio.Task.all_tasks()
for task in all_task:
print("cancel task")
task.cancel()
loop.stop()
loop.run_forever()
finally:
loop.close()
3. call_soon() 即刻执行,call_later(),call_at()
4.ThreadPoolExector + asyncio
使用多线程:在协程中继承阻塞io
生成器 = ThreadPoolExecutor
run_in+executor(生成器,函数,参数)
11111
Python说文解字_Python之多任务_05的更多相关文章
- Python说文解字_Python之多任务_01
Python 之 多任务: Python之多任务是现在多任务编程运用Python语言为载体的一种体现.其中涵盖:进程.线程.并发等方面的内容,以及包括近些年在大数据运算.人工智能领域运用强大的GPU运 ...
- Python说文解字_Python之多任务_03
问:线程学完了,现在我们开始学习进程了吧? 答:是的.前面说到线程就是我们的手,我们现在可以学习一下我们的“胳膊”了. 我们有了多线程,为什么还要学习多进程呢?这是因为在Python当中有一把GIL锁 ...
- Python说文解字_Python之多任务_02
第三部分:Semaphore控制进入数量的锁 有时候可能需要运行多个工作线程同时访问一个资源,但要限制总数.例如,连接池支持同时连接,但是数目可能是固定的,或者一个网络应用可能支持固定数据的并发下载. ...
- Python说文解字_Python之多任务_04
问:并发.并行.同步.异步.阻塞.非阻塞 答: 并发.并行: 并发是指一个时间段内(不是指的时间点),有几个程序在同一个CPU上运行,但是任意时刻只有一个程序在CPU上运行.对人类的时钟来说1秒钟能干 ...
- Python说文解字_详解元类
1.深入理解一切接对象: 1.1 什么是类和对象? 首先明白元类之前要明白什么叫做类.类是面向对象object oriented programming的重要概念.在面向对象中类和对象是最基本的两个概 ...
- Python说文解字_杂谈05
1. isinstance和type: is和==符号,is指的是内存地址,是不是一个对象,ID知否相同 集成链 class A: pass class B(A): pass b = B() prin ...
- Python说文解字_杂谈09
1. 元类编程代码分析: import numbers class Field: pass class IntField(Field): # 数据描述符: # 初始化 def __init__(sel ...
- Python说文解字_杂谈08
1. Python变量到底是什么? Python和Java中的变量本质不一样,python的变量实质是一个指针 int str,便利贴 a = 1 # 1. a贴在1上面 # 2. 它的过程是先生成对 ...
- Python说文解字_杂谈07
1. 深入dict from collections.abc import Mapping,MutableMapping # dict 属于mapping类型 a = {} print(isinsta ...
随机推荐
- Java基础学习总结(二)
Java语言的特点: Java语言是简单的 Java语言是面向对象的 Java语言是跨平台(操作系统)的(即一次编写,到处运行) Java是高性能的 运行Java程序要安装和配置JDK jdk是什么? ...
- Codeforces Round #554 (Div. 2) 选做
C. Neko does Maths 题意 给 \(a,b\) ,求一个最小的 \(k\) 使得 \(\text{lcm}(a+k,b+k)\) 最小. \(a,b\le 10^9\) 题解 \(\g ...
- yolov3测试自己的数据
yolov3测试自己的数据 前言 上一篇我已经介绍了利用yolov3预训练权重文件(只包含卷积层)并训练 只需要进行如下编译: ./darknet detector train cfg/voc.dat ...
- Golang的环境安装
Golang的环境安装 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Go语言环境安装 1>.下载Golang的安装包 博主推荐阅读: https://studygola ...
- 51nod 1179:最大的最大公约数
1179 最大的最大公约数 题目来源: SGU 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题 收藏 关注 给出N个正整数,找出N个数两两之间最大公约数的最大值 ...
- 解决CSS背景模糊
.banner{ background:url(banner.jpg); -moz-background-size:100% 100%; background-size:100% 100%; }
- php知识结构
PHP的运行环境 连环境都搞不起来,就是你有多么喜欢PHP,那也是白搭,开始我们大多会使用集成环境软件例如xampp,wamp.随着知识的增加慢慢要学会自己搭建运行环境,例如 Linux(Ubuntu ...
- UVA 10564 计数DP
也是经典的计数DP题,想练练手,故意不写记忆化搜索,改成递推,还是成功了嘞...不过很遗憾一开始WA了,原来是因为判断结束条件写个 n或s为0,应该要一起为0的,搞的我以为自己递推写挫了,又改了一下, ...
- vue的computed和method的区别
(1)computed是响应式的,methods并非响应式. (2)computed是带缓存的 (3)computed中的成员可以只定义一个函数作为只读属性,也可以定义get/set变成可读写属性,这 ...
- C# Stream篇(五) -- MemoryStream
MemoryStream 目录: 1 简单介绍一下MemoryStream 2 MemoryStream和FileStream的区别 3 通过部分源码深入了解下MemoryStream 4 分析Mem ...