IO框架:asyncio 上篇

如何定义/创建协程

只要在一个函数前面加上 async 关键字,这个函数对象是一个协程,通过isinstance函数,它确实是Coroutine类型。

from collections.abc import Coroutine

async def hello(name):
    print('Hello,', name)

if __name__ == '__main__':
    # 生成协程对象,并不会运行函数内的代码
    coroutine = hello("World")

    # 检查是否是协程 Coroutine 类型
    print(isinstance(coroutine, Coroutine))  # True

生成器是协程的基础,那我们是不是有办法,将一个生成器,直接变成协程使用呢。答案是有的。

import asyncio
from collections.abc import Generator, Coroutine

'''
只要在一个生成器函数头部用上 @asyncio.coroutine 装饰器
就能将这个函数对象,【标记】为协程对象。注意这里是【标记】,划重点。
实际上,它的本质还是一个生成器。
标记后,它实际上已经可以当成协程使用。后面会介绍。
'''


@asyncio.coroutine
def hello():
    # 异步调用asyncio.sleep(1):
    yield from asyncio.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    coroutine = hello()
    print(isinstance(coroutine, Generator))  # True
    print(isinstance(coroutine, Coroutine))  # False

 asyncio的几个概念

在了解asyncio的使用方法前,首先有必要先介绍一下,这几个贯穿始终的概念。

  • event_loop 事件循环:程序开启一个无限的循环,程序员会把一些函数(协程)注册到事件循环上。当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数。
  • coroutine 协程:协程对象,指一个使用async关键字定义的函数,它的调用不会立即执行函数,而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环,由事件循环调用。
  • future 对象: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别
  • task 任务:一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数,任务则是对协程进一步封装,其中包含任务的各种状态。Task 对象是 Future 的子类,它将 coroutine 和 Future 联系在一起,将 coroutine 封装成一个 Future 对象。
  • async/await 关键字:python3.5 用于定义协程的关键字,async定义一个协程,await用于挂起阻塞的异步调用接口。其作用在一定程度上类似于yield。

学习协程是如何工作的

协程完整的工作流程是这样的

  • 定义/创建协程对象
  • 将协程转为task任务
  • 定义事件循环对象容器
  • 将task任务扔进事件循环对象中触发
import asyncio

async def hello(name):
    print('Hello,', name)

# 定义协程对象
coroutine = hello("World")

# 定义事件循环对象容器
loop = asyncio.get_event_loop()
# task = asyncio.ensure_future(coroutine)

# 将协程转为task任务
task = loop.create_task(coroutine)

# 将task任务扔进事件循环对象中并触发
loop.run_until_complete(task)

输出结果:
Hello, World

await与yield对比

前面我们说,await用于挂起阻塞的异步调用接口。其作用在一定程度上类似于yield。

注意这里是,一定程度上,意思是效果上一样(都能实现暂停的效果),但是功能上却不兼容。就是你不能在生成器中使用await,也不能在async 定义的协程中使用yield

普通函数中 不能使用 await

 

async 中 不能使用yield

 

除此之外呢,还有一点很重要的。

  • yield from 后面可接 可迭代对象,也可接future对象/协程对象;
  • await 后面必须要接 future对象/协程对象

如何验证呢?

yield from 后面可接 可迭代对象,这个前两章已经说过了,这里不再赘述。
接下来,就只要验证,yield fromawait都可以接future对象/协程对象就可以了。

验证之前呢,要先介绍一下这个函数:
asyncio.sleep(n),这货是asyncio自带的工具函数,他可以模拟IO阻塞,他返回的是一个协程对象。

func = asyncio.sleep(2)
print(isinstance(func, Future))      # False
print(isinstance(func, Coroutine))   # True

还有,要学习如何创建Future对象,不然怎么验证。
前面概念里说过,Task是Future的子类,这么说,我们只要创建一个task对象即可。

import asyncio
from asyncio.futures import Future

async def hello(name):
    await asyncio.sleep(2)
    print('Hello, ', name)

coroutine = hello("World")

# 将协程转为task对象
task = asyncio.ensure_future(coroutine)

print(isinstance(task, Future))   # True

 

 

绑定回调函数

异步IO的实现原理,就是在IO高的地方挂起,等IO结束后,再继续执行。在绝大部分时候,我们后续的代码的执行是需要依赖IO的返回值的,这就要用到回调了。

回调的实现,有两种,一种是绝大部分程序员喜欢的,利用的同步编程实现的回调。
这就要求我们要能够有办法取得协程的await的返回值。

import asyncio
import time

async def _sleep(x):
    time.sleep(2)
    return '暂停了{}秒!'.format(x)


coroutine = _sleep(2)
loop = asyncio.get_event_loop()

task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop.run_until_complete(task)

# task.result() 可以取得返回结果
print('返回结果:{}'.format(task.result()))

输出:
返回结果:暂停了2秒!

还有一种是通过asyncio自带的添加回调函数功能来实现。

import time
import asyncio


async def _sleep(x):
    time.sleep(2)
    return '暂停了{}秒!'.format(x)

def callback(future):
    print('这里是回调函数,获取返回结果是:', future.result())

coroutine = _sleep(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)

# 添加回调函数
task.add_done_callback(callback)

loop.run_until_complete(task)


输出:
这里是回调函数,获取返回结果是: 暂停了2秒!

出处:https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/9095243.html

 

posted on 2019-12-11 11:44  不要挡着我晒太阳  阅读(319)  评论(0编辑  收藏  举报

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