Python异步编程实践 Python asyncio事件循环机制解析

事件循环是python异步编程的核心机制,负责调度和运行协程。1. asyncio.run() 是启动事件循环的推荐方式,适用于大多数情况;2. 在需手动获取事件循环时,应优先使用 asyncio.get_running_loop();3. 事件循环通过“就绪队列”管理任务,在 await 遇到 i/o 等待时切换任务以实现并发;4. 使用 create_task() 将协程封装为任务提交给事件循环执行;5. 避免阻塞主线程,可用 loop.run_in_executor() 处理同步阻塞或cpu密集型任务;6. 多线程中需为每个线程绑定独立事件循环。正确理解并应用这些机制,有助于编写高效稳定的异步程序。

Python异步编程实践 Python asyncio事件循环机制解析

Python 的异步编程在处理高并发、I/O 密集型任务时非常有用,而 asyncio 是 Python 官方提供的异步框架。理解它的事件循环机制是掌握异步编程的关键。

什么是事件循环?

事件循环(Event Loop)是 asyncio 的核心,它负责调度和运行协程。你可以把它想象成一个无限循环,不断检查是否有任务需要执行,并在合适的时候调度它们。

在 Python 3.7+ 中,通常使用 asyncio.run() 来启动主函数,它会自动创建并管理事件循环。但如果你需要更细粒度的控制,比如在 Jupyter 或某些嵌入式环境中,可能需要手动获取或创建事件循环。

立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;

例如:

import asyncioasync def main():    print("Hello")    await asyncio.sleep(1)    print("World")asyncio.run(main())

在这个例子中,asyncio.run() 启动了事件循环,然后把 main() 协程加入其中,事件循环会负责调度它的执行。

如何正确获取和使用事件循环?

在某些情况下,你可能需要手动获取当前的事件循环。比如,在 Jupyter Notebook 中直接使用 asyncio.run() 可能会报错,因为事件循环已经存在。

常见的做法是使用以下方式之一来获取事件循环:

在主线程中:loop = asyncio.get_event_loop()在子线程中:loop = asyncio.new_event_loop()推荐(适用于大多数情况):loop = asyncio.get_running_loop()

需要注意的是:

get_event_loop() 已逐渐不推荐使用,尤其是在 Python 3.9+ 中。get_running_loop() 更安全,但如果不在事件循环内部调用会抛出异常。

事件循环是如何调度任务的?

事件循环并不是一上来就把所有协程都跑完,而是通过“事件”驱动的方式进行调度。

举个简单的例子:

async def task1():    print("Task1 started")    await asyncio.sleep(2)    print("Task1 done")async def task2():    print("Task2 started")    await asyncio.sleep(1)    print("Task2 done")async def main():    t1 = asyncio.create_task(task1())    t2 = asyncio.create_task(task2())    await t1    await t2asyncio.run(main())

在这个例子中,task1task2 被同时提交给事件循环。当其中一个遇到 await asyncio.sleep() 时,事件循环会切换到另一个任务继续执行,从而实现并发效果。

关键点在于:

使用 create_task() 把协程封装成任务并交给事件循环。await 某个任务表示等待它完成,但期间可以调度其他任务。事件循环内部维护了一个“就绪队列”,每次从队列中取出任务执行。

常见问题与注意事项

不要混用不同的事件循环库

比如,不要在同一程序中混用 asyncioTornado 的事件循环,除非你清楚自己在做什么。否则容易导致死锁或调度混乱。

避免阻塞主线程

如果你在事件循环中执行同步阻塞操作(如长时间计算、普通 time.sleep()),整个异步流程都会被卡住。解决办法是:

使用 await asyncio.sleep() 替代 time.sleep()对于 CPU 密集任务,考虑用 loop.run_in_executor() 放到线程或进程中执行

def blocking_function():    time.sleep(5)    return "Done"async def main():    loop = asyncio.get_running_loop()    result = await loop.run_in_executor(None, blocking_function)    print(result)asyncio.run(main())

注意多线程中的事件循环

如果你在一个非主线程中使用事件循环,记得先为该线程绑定一个新的事件循环:

import threadingdef thread_main():    loop = asyncio.new_event_loop()    asyncio.set_event_loop(loop)    loop.run_until_complete(main())threading.Thread(target=thread_main).start()

否则可能会出现找不到事件循环的问题。

基本上就这些。事件循环虽然看起来复杂,但只要理解它是如何调度协程、如何避免阻塞,以及在不同环境下如何正确使用,就能比较顺利地写出高效的异步代码了。

以上就是Python异步编程实践 Python asyncio事件循环机制解析的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/1362439.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2025年12月14日 01:48:24
下一篇 2025年12月14日 01:48:33

相关推荐

  • Python里df是什么意思 pandas中DataFrame对象的常用缩写df解析

    df在python数据处理中指pandas的dataframe对象,常被命名为df因它是“dataframe”缩写且通用。dataframe是二维表格型数据结构,具行标签和列标签,每列可存不同数据类型。常见操作包括:1.查看前几行用df.head();2.查看形状用df.shape;3.获取列名用d…

    好文分享 2025年12月14日
    000
  • Python计算机视觉 Python OpenCV图像处理技巧

    本文介绍了使用python进行图像处理时的几个实用技巧。1. 图像灰度化与通道分离:使用cv2.cvtcolor()将彩色图转为灰度图,节省资源并简化处理;用cv2.split()分离颜色通道,便于单独处理后再合并。2. 图像滤波去噪方法:包括均值滤波(cv2.blur())适用于轻微噪声、高斯滤波…

    2025年12月14日
    000
  • python中try…except的用法 python异常捕获try-except语句解析

    在python中,如何有效地使用try…except?1.使用基本的try…except捕获特定错误,如zerodivisionerror。2.处理资源管理,如文件操作,捕获filenotfounderror和ioerror。3.结合else和finally块,else在无异…

    2025年12月14日
    000
  • python中sort的用法 python列表排序方法教学

    在python中,sort()方法用于列表排序。1) 它可以直接对列表进行升序排序。2) 使用key参数可以按自定义规则排序,如按字符串长度。3) 使用reverse参数可以实现降序排序。4) sort()会修改原列表,若需保留原列表,使用sorted()函数。sort()方法高效且灵活,是pyth…

    2025年12月14日
    000
  • Python视频处理库 Python视频剪辑与特效制作入门

    使用moviepy可轻松实现python视频处理,具体方法如下:1.裁剪视频可通过subclip方法指定起始时间提取片段,注意添加codec参数确保兼容性;2.添加背景音乐需加载音频文件并绑定到视频,可用afadein/afadeout实现淡入淡出效果;3.文字特效利用textclip模块设置字体、…

    2025年12月14日
    000
  • Python日志记录系统 Python日志模块配置与使用教程

    python的logging模块可通过配置实现多场景日志管理。1. 导入logging模块并调用方法可记录日志,默认输出warning及以上级别,通过basicconfig设置level参数可调整输出范围;2. 使用format参数自定义日志格式,加入时间、级别、模块名等内容,并可通过filenam…

    2025年12月14日
    000
  • Python嵌入式开发 Python在硬件编程中的应用场景

    #%#$#%@%@%$#%$#%#%#$%@_23eeeb4347bdd26bfc++6b7ee9a3b755dd在嵌入式开发中有三大主要应用场景:1.微控制器上的快速原型开发,如micropython用于esp32、rp2040等芯片实现传感器数据采集和简单控制逻辑;2.嵌入式linux设备(如树…

    2025年12月14日
    000
  • Python并行计算 Python多核CPU任务分配策略

    在python中进行多核cpu任务分配需遵循四个关键点:首先根据任务类型选择多进程或多线程,1. cpu密集型任务应使用multiprocessing库实现并行计算,如图像处理、数值计算等;其次合理控制并发数量,2. 初始设置pool的大小为os.cpu_count()或略低,避免资源竞争和系统阻塞…

    2025年12月14日
    000
  • Python代码规范检查 Python PEP8标准实践要点总结

    遵循pep8规范能让python代码更易读、易维护。1. 控制行长度不超过79字符,使用括号换行或对齐参数提升可读性;2. 使用4个空格缩进,避免tab与空格混用导致错误;3. 命名采用小写加下划线风格,类名用驼峰法,模块名尽量不用单字母;4. 合理使用空格与空行,如运算符前后加空格、函数间空两行、…

    2025年12月14日
    000
  • Python代码重构 Python改善现有项目结构方法

    重构python项目需要从模块拆分、目录结构优化、导入管理、类型提示四步入手。1. 梳理模块职责,将大文件按功能拆分为独立模块,如data_processing.py、api_client.py等,单个模块控制在300行以内;2. 使用清晰的目录结构组织代码,如core/放核心逻辑,models/放…

    2025年12月14日
    000
  • Python大数据处理 Python海量数据高效计算方法

    python在大数据处理中虽非最快,但通过合理方法仍可高效应用。1. 使用pandas时指定列类型、仅加载所需列、分块读取并及时释放内存,提升数据清洗效率;2. 利用dask进行分布式计算,支持超大文件的多核并行处理;3. 结合numpy实现向量化运算,避免循环,提高数值计算速度;4. 合理使用数据…

    2025年12月14日
    000
  • Python里selectors模块 I/O多路复用selectors的事件循环机制

    selectors模块在python中用于i/o多路复用,其基本机制是通过统一接口监听多个文件描述符的状态变化,实现高效的并发i/o处理。1. 它封装了select、poll、epoll等系统调用,屏蔽操作系统差异;2. 采用“事件注册+回调触发”机制,当socket等描述符处于可读或可写状态时,自…

    好文分享 2025年12月14日
    000
  • Python网络爬虫框架 Python Scrapy核心组件介绍

    scrapy的核心组件包括引擎、调度器、下载器、爬虫和项目管道。引擎是整个框架的大脑,负责控制数据流并协调各组件工作;调度器管理请求队列,实现去重、优先级设置和并发控制;下载器负责发起http请求,并可通过中间件定制行为;爬虫定义抓取规则,负责解析响应和提取数据;项目管道处理数据清洗、转换和存储。掌…

    2025年12月14日
    000
  • Python游戏引擎 Python Pygame高级功能详解

    掌握pygame进阶技巧可提升游戏流畅度与逻辑性,1.使用精灵组管理对象并通过groupcollide优化碰撞检测,支持自动移除碰撞对象并可用掩码实现像素级检测;2.通过自定义事件与定时器实现周期任务如敌人生成,注意精度限制;3.图像加载需用convert_alpha处理透明通道,动画可通过帧列表切…

    2025年12月14日
    000
  • Python中描述符protocol 描述符协议__get__和__set__实现原理

    描述符是python中用于自定义属性访问行为的对象,其核心在于实现__get__、__set__和__delete__方法。1. __get__用于获取属性值,当访问属性时触发;2. __set__用于设置属性值,控制赋值过程;3. __delete__用于删除属性。描述符必须作为类属性存在才生效,…

    好文分享 2025年12月14日
    000
  • Python自动化办公 Python邮件批量处理技巧

    使用python自动化邮件处理可节省时间,具体步骤:1.利用smtplib和email库构造邮件内容并通过smtp发送;2.用pandas读取excel联系人列表并循环发送个性化邮件;3.配置定时任务实现自动运行。日常办公中,重复耗时的邮件任务可通过编程解决,首先导入smtplib和email模块构…

    2025年12月14日
    000
  • Python中如何使用reduce函数?

    reduce函数来自functools模块,用于将一个函数应用到一个序列上,简化为单一结果。使用时:1)接受一个函数和可迭代对象,2)逐步应用函数于元素,最终得到结果,适用于累积操作,但需注意性能和初始值设置。 谈到Python中的reduce函数,你可能想知道它是做什么的,以及如何在实际编程中应用…

    2025年12月14日
    000
  • Python人工智能应用 Python AI项目开发流程指南

    做python人工智能项目关键在于理清流程并踩对节奏。1. 明确目标:先确定要解决的问题,如图像分类或聊天机器人,不同目标决定不同的技术选型和数据收集方式,别急着写代码,先画流程图理清结构;2. 数据准备:ai模型依赖高质量数据,包括收集(如imagenet)、清洗、统一格式和标注,建议使用pand…

    2025年12月14日
    000
  • Python游戏开发入门 Python游戏编程基础框架介绍

    #%#$#%@%@%$#%$#%#%#$%@_23eeeb4347bdd26bfc++6b7ee9a3b755dd适合游戏开发吗?适合入门但不适合大型3a游戏。python语法简单适合新手,pygame等库可做2d小游戏,但性能不如c++或c#。常用库包括pygame(文档丰富)、arcade(ap…

    2025年12月14日
    000
  • Python代码生成 Python自动化编写工具开发

    能,python 可以用来自动写代码。因为其语法简洁、标准库丰富,适合开发自动化编码工具。一、选择 python 的原因包括:语法简洁、模板引擎支持(如 jinja2)、ast 模块支持代码结构解析与修改,适合接口封装、数据库模型定义等重复性任务。二、常用技术手段有:字符串拼接适用于简单结构;模板引…

    2025年12月14日
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信