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Python 異步協(xié)程函數(shù)原理及實例詳解

 更新時間:2019年11月13日 09:04:44   作者:心悅君兮君不知-睿  
這篇文章主要介紹了Python 異步協(xié)程函數(shù)原理及實例詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下

這篇文章主要介紹了Python 異步協(xié)程函數(shù)原理及實例詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下

一、 asyncio

1.python3.4開始引入標(biāo)準(zhǔn)庫之中,內(nèi)置對異步io的支持

2.asyncio本身是一個消息循環(huán)

3.步驟:

(1)創(chuàng)建消息循環(huán)

(2)把協(xié)程導(dǎo)入

(3)關(guān)閉

4.舉例:

import threading
# 引入異步io包
import asyncio
# 使用協(xié)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())
# 啟動消息循環(huán)
loop = asyncio.get_event_loop()
# 定義任務(wù)
tasks = [hello(), hello()]
# asyncio使用wait等待task執(zhí)行完畢
loop.run_until_complete(asyncio.wait(
	tasks))
# 關(guān)閉消息循環(huán)
loop.close()

二、asyncio and await

1.為了更好的表示異步io

2.python3.5引入

3.讓協(xié)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(jié)果是完全一致的

三、aiohttp

1.asyncio實現(xiàn)單線程的并發(fā)io,在客戶端用處不大

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

3.asyncio實現(xiàn)了tcp,udp,ssl等協(xié)議

4.aiohttp是基于asyncio實現(xiàn)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()

四、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(xiàn)真正的并行計算(當(dāng)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(xiàn)多個python解釋器

從而令python程序,可以利用多核CPU來提升執(zhí)行速度。由于子進程于主解釋器相分離,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(nèi)核

5.concurrent.futures.Executor

(1)ThreadPoolExecutor

(2)ProcessPoolExecutor

(3)執(zhí)行的時候需要自行選擇

(4)submit(fn,args,kwargs)

fn:異步執(zhí)行的函數(shù)

args,kwargs參數(shù)

import time
from concurrent.futures
import ThreadPoolExecutor
​
def return_future(msg):
	time.sleep(3)
return msg
​
# 創(chuàng)建一個線程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers =
	2)# 參數(shù)是2, 代表里面有兩個線程干活
# 往線程池里面加入兩個task
f1 = pool.submit(return_future, "hello")
f2 = pool.submit(return_future, "world")
time.sleep(1)
# 等待執(zhí)行完畢
print(f1.done())
time.sleep(3)
print(f2.done())
# 結(jié)果
print(f1.result())
print(f2.result())

源碼

d28_1_asynchronization_examples.py

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

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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