python asyncio如何使用_python asyncio异步编程入门教程

事件循环是asyncio核心,负责调度协程、管理任务和处理I/O事件。它通过注册任务、监听事件、调度执行、切换协程及完成任务来实现单线程并发。协程是异步函数,任务包装协程并跟踪状态,Future表示未来结果,Task是其子类。异常处理可通过try-except、gather的return_exceptions或add_done_callback实现。

python asyncio如何使用_python asyncio异步编程入门教程

asyncio 是 Python 用于编写并发代码的库,使用 async/await 语法。它主要解决的问题是在单线程中实现高并发,避免传统多线程带来的资源消耗和上下文切换开销。简单来说,它让你在一个线程里同时做很多事情,提高效率。

asyncio 异步编程入门教程

要理解 asyncio,可以把它想象成一个任务调度员,它负责在不同的任务之间切换,让程序看起来像是同时在执行多个任务。

asyncio 的核心概念包括:事件循环(Event Loop)、协程(Coroutine)、任务(Task)和 Future。

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事件循环是什么,它如何管理异步任务?

事件循环是 asyncio 的核心。它像一个总调度室,负责监听事件、调度任务。你可以把它想象成一个无限循环,不断地检查是否有任务需要执行。

事件循环管理异步任务的方式大致如下:

注册任务: 将协程包装成 Task 对象,并添加到事件循环中。监听事件: 事件循环会监听各种事件,比如网络 I/O 完成、定时器到期等。调度执行: 当事件发生时,事件循环会找到对应的 Task,恢复协程的执行。切换任务: 当协程遇到

await

关键字时,会暂停执行,将控制权交还给事件循环。事件循环会选择下一个可以执行的 Task 继续执行。完成任务: 当协程执行完毕后,Task 对象会标记为已完成,事件循环会移除该 Task。

一个简单的例子:

import asyncioasync def my_coroutine(delay):    print(f"Coroutine sleeping for {delay} seconds...")    await asyncio.sleep(delay)    print(f"Coroutine finished after {delay} seconds.")    return f"Result after {delay} seconds"async def main():    task1 = asyncio.create_task(my_coroutine(2))    task2 = asyncio.create_task(my_coroutine(1))    print("Waiting for tasks to complete...")    result1 = await task1    result2 = await task2    print(f"Task 1 result: {result1}")    print(f"Task 2 result: {result2}")if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

这段代码创建了两个协程

my_coroutine

,分别休眠 2 秒和 1 秒。

asyncio.create_task

将协程包装成 Task 对象,并添加到事件循环中。

await

关键字用于等待 Task 完成。

asyncio.run(main())

启动事件循环,并执行

main

协程。

协程、任务和 Future 有什么区别,它们在异步编程中扮演什么角色?

协程(Coroutine): 协程是一种特殊的函数,可以使用

async

关键字定义。它可以在执行过程中暂停,并在稍后恢复执行。协程是异步编程的基本单元。任务(Task): 任务是协程的包装器。

asyncio.create_task

函数可以将协程包装成 Task 对象,并添加到事件循环中。任务对象可以跟踪协程的状态,比如是否已完成、是否已取消等。Future: Future 代表一个尚未完成的计算结果。它可以被 await,当结果可用时,await 会返回结果。Task 实际上是 Future 的一个子类。

它们之间的关系是:协程定义了异步操作的逻辑,任务负责调度协程的执行,Future 用于获取协程的返回值。

用一个比喻来说,协程是菜谱,任务是厨师,Future 是餐盘。菜谱描述了如何做菜,厨师负责按照菜谱做菜,餐盘用于盛放做好的菜。

如何处理 asyncio 中的异常?

在 asyncio 中,异常处理与同步代码类似,可以使用

try...except

语句。但需要注意的是,如果在协程中发生未捕获的异常,会导致程序崩溃。

以下是一些处理 asyncio 异常的技巧:

在协程内部捕获异常: 这是最常见的做法,可以在协程内部使用

try...except

语句捕获异常,并进行处理。

import asyncioasync def my_coroutine():    try:        await asyncio.sleep(1)        raise ValueError("Something went wrong")    except ValueError as e:        print(f"Caught an error: {e}")async def main():    await my_coroutine()if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

使用

asyncio.gather

处理多个任务的异常:

asyncio.gather

可以同时运行多个任务,并返回一个包含所有任务结果的列表。如果其中一个任务发生异常,

asyncio.gather

会抛出该异常。可以使用

return_exceptions=True

参数来忽略异常,并将异常作为结果返回。

import asyncioasync def my_coroutine(i):    await asyncio.sleep(i)    if i == 2:        raise ValueError(f"Error in coroutine {i}")    return f"Result from coroutine {i}"async def main():    results = await asyncio.gather(        my_coroutine(1),        my_coroutine(2),        my_coroutine(3),        return_exceptions=True    )    for result in results:        if isinstance(result, Exception):            print(f"Caught an error: {result}")        else:            print(f"Result: {result}")if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

使用

Task.add_done_callback

注册回调函数: 可以使用

Task.add_done_callback

方法注册一个回调函数,在任务完成时执行。回调函数可以检查任务是否成功完成,并处理异常。

import asyncioasync def my_coroutine():    await asyncio.sleep(1)    raise ValueError("Something went wrong")def callback(task):    try:        result = task.result()        print(f"Task completed with result: {result}")    except Exception as e:        print(f"Task failed with error: {e}")async def main():    task = asyncio.create_task(my_coroutine())    task.add_done_callback(callback)    await asyncio.sleep(2) # Allow time for the task to completeif __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

理解并掌握这些概念,就能更好地使用 asyncio 进行异步编程,提高程序的并发性能。

以上就是python asyncio如何使用_python asyncio异步编程入门教程的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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