使用TaskGroup实现异步任务生成器的任务执行

使用taskgroup实现异步任务生成器的任务执行

本文介绍了如何使用异步任务生成器和 asyncio 库在 Python 中实现异步任务执行。核心思想是利用 asyncio.TaskGroup (Python 3.11+) 创建任务组,并使用 create_task 方法将生成器产生的任务添加到任务组中,同时通过 await asyncio.sleep(0) 显式地将控制权交还给事件循环,确保其他任务有机会执行,从而实现真正的异步并发。

异步任务执行原理

在异步编程中,关键在于如何避免阻塞主线程,从而提高程序的并发能力。传统的同步方式会逐个执行任务,导致程序在等待某个任务完成时无法执行其他任务。而异步编程则允许程序在等待一个任务时切换到其他任务,从而充分利用 CPU 资源。

asyncio 库是 Python 中实现异步编程的核心库。它提供了一套事件循环机制,可以管理和调度异步任务。通过 async 和 await 关键字,我们可以定义协程函数,这些函数可以在执行过程中暂停并让出控制权,以便事件循环可以执行其他任务。

使用 TaskGroup 实现异步任务

asyncio.TaskGroup 是 Python 3.11 引入的一个新特性,它提供了一种更简洁和结构化的方式来管理一组相关的异步任务。使用 TaskGroup 可以确保所有任务都已完成或取消,并且可以捕获所有任务中的异常。

以下是一个示例,展示了如何使用 TaskGroup 和生成器来异步执行任务:

import asyncio, randomasync def wrapper(word: str):    print(f"Starting task for: {word}")    await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时任务    print(f"Finished task for: {word}")def generator():    abc = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'    while True:        yield random.choice(abc)async def manager():    async with asyncio.TaskGroup() as tg:        for letter in generator():            tg.create_task(wrapper(letter))  # 创建并添加任务到 TaskGroup            await asyncio.sleep(0) # 将控制权交还给事件循环asyncio.run(manager())

代码解释:

wrapper(word: str): 这是一个模拟耗时操作的协程函数,它接受一个字符串 word 作为参数,打印开始和结束信息,并使用 asyncio.sleep(1) 模拟 1 秒的延迟。generator(): 这是一个生成器函数,它无限循环地生成随机字母。manager(): 这是一个协程函数,它使用 async with asyncio.TaskGroup() as tg: 创建一个 TaskGroup 上下文管理器。在 TaskGroup 的上下文中,可以使用 tg.create_task(wrapper(letter)) 创建新的任务,并将它们添加到 TaskGroup 中。await asyncio.sleep(0): 这行代码至关重要。它显式地将控制权交还给事件循环,允许其他任务有机会执行。如果没有这行代码,manager() 函数可能会一直循环生成任务,而没有给其他任务执行的机会,导致程序仍然是同步执行的。asyncio.run(manager()): 这行代码运行 manager() 协程,启动整个异步程序。

注意事项:

Python 版本: asyncio.TaskGroup 需要 Python 3.11 或更高版本。显式让出控制权: 在循环中生成异步任务时,务必使用 await asyncio.sleep(0) 或其他方式显式地将控制权交还给事件循环,否则程序可能会退化为同步执行。异常处理: TaskGroup 会自动捕获所有任务中的异常。如果任何一个任务抛出异常,TaskGroup 会取消所有其他任务,并抛出 ExceptionGroup 或 BaseExceptionGroup 包含所有异常。

总结

通过使用 asyncio.TaskGroup 和生成器,我们可以方便地实现异步任务的生成和执行。关键在于理解异步编程的原理,并显式地将控制权交还给事件循环,以确保程序能够真正地并发执行任务。这种方法适用于需要处理大量并发任务的场景,例如网络服务器、数据处理管道等。

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