tornado——关于tornado的异步操作学习

关于tornado的异步操作学习

yield http_client.fetch和yield tornado.gen.Task(http_client.fetch的区别

实际上，yield http_client.fetch 和 yield tornado.gen.Task(http_client.fetch) 是等价的，它们在功能上是相同的。tornado.gen.Task 是 Tornado 4.0 版本之前的写法，而 yield http_client.fetch 是在 Tornado 4.0 版本之后引入的新语法。

Tornado 4.0 版本引入了新的生成器语法，使得使用 yield 关键字来暂停协程并等待异步操作的完成更加直观和简洁。因此，推荐使用 yield http_client.fetch 这种新的语法来编写代码。

以下是使用新语法的示例：

import tornado.gen
import tornado.httpclient
import tornado.ioloop

@tornado.gen.coroutine
def send_async_request(url, method, body=None):
    http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
    # url = "http://example.com"
    # method = "POST"
    # data = {"key1": "value1", "key2": "value2"}  # 要发送的字典数据
    # body = json.dumps(data).encode("utf-8")  # 将字典转换为 JSON 字符串，并编码为字节字符串
    response = yield http_client.fetch(url, method=method, body=body)
    # 在这里可以对响应进行处理
    # 进行其他操作...

def main():
    tornado.ioloop.IOLoop.current().run_sync(lambda: send_async_request("http://example.com", "GET"))

if __name__ == "__main__":
    main()

使用新语法的代码更加简洁和易读，因此推荐使用 yield http_client.fetch 这种写法。

yield http_client.fetch，是表示要开启协程异步操作，那和await的区别是什么

yield http_client.fetch 表示在协程中暂停执行，并发起一个异步操作。而 await 关键字则用于等待异步操作的完成，并获取其结果。

在 Tornado 中，await 关键字通常与 async def 结合使用，用于定义异步函数。在异步函数中，可以使用 await 关键字等待异步操作的完成，并将结果返回。

以下是一个使用 await 的示例：

import tornado.httpclient
import tornado.ioloop

async def send_async_request(url, method, body=None):
    http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
    response = await http_client.fetch(url, method=method, body=body)
    # 在这里可以对响应进行处理
    # 进行其他操作...

def main():
    tornado.ioloop.IOLoop.current().run_sync(lambda: send_async_request("http://example.com", "GET"))

if __name__ == "__main__":
    main()

在上述示例中，send_async_request 函数使用 async def 声明为异步函数。通过 await http_client.fetch(url, method=method, body=body)，函数会在异步请求完成后暂停，并将结果赋值给 response 变量。

使用 await 关键字可以使代码更加清晰和易读，特别是在处理多个异步操作时，可以使用 await 来等待每个异步操作的完成，以便按顺序执行后续的逻辑。

总结起来，yield 和 await 都可以用于在协程中等待异步操作的完成，不同的是语法和使用方式略有不同。对于 Tornado 4.0 版本及以上的代码，推荐使用 await 关键字来等待异步操作的完成。

比如我await的方法，是一个遛狗的代码，要如何实现

如果你想编写一个使用 await 的遛狗的代码示例，可以考虑使用 Tornado 的异步框架来模拟一个遛狗的过程。这里是一个简单的示例：

import asyncio
import time

async def walk_dog():
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 开始遛狗")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟遛狗过程，等待2秒
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 遛狗结束")

async def main():
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 准备遛狗")
    await walk_dog()
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 回家")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在上述示例中，walk_dog 函数被定义为一个异步函数，使用 await asyncio.sleep(2) 来模拟遛狗的过程，等待2秒。在 main 函数中，我们调用 await walk_dog() 来等待遛狗操作的完成。

当我们运行这个示例时，输出将按照以下顺序显示：

[14:55:05] 准备遛狗
[14:55:05] 开始遛狗
[14:55:07] 遛狗结束
[14:55:07] 回家

这个示例展示了如何使用 await 在协程中等待异步操作的完成。在实际的代码中，你可以将遛狗的过程替换为任何其他的异步操作，例如发送网络请求、读取文件等。

所以如果有超多的狗要遛，可以同时执行，最终最后一只狗遛完了才会return

是的，使用异步操作可以实现同时遛多只狗的效果，并在最后一只狗遛完后返回结果。你可以使用 asyncio.gather 函数来同时执行多个异步任务，并等待它们全部完成。

以下是一个示例代码：

import asyncio
import time

async def walk_dog(dog_name):
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 开始遛狗 {dog_name}")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟遛狗过程，等待2秒
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] {dog_name} 遛狗结束")

async def main():
    dog_names = ["旺财", "小白", "大黄"]  # 假设有三只狗需要遛
    tasks = [walk_dog(dog_name) for dog_name in dog_names]
    await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 所有狗都遛完了，回家")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个示例中，我们定义了一个 walk_dog 函数来遛狗，接受一个狗的名字作为参数。main 函数中创建了多个遛狗任务，并使用 asyncio.gather 函数将这些任务组合起来。然后使用 await 等待它们全部完成。

运行这个示例，输出将类似于以下内容：

[14:55:05] 开始遛狗 旺财
[14:55:05] 开始遛狗 小白
[14:55:05] 开始遛狗 大黄
[14:55:07] 旺财 遛狗结束
[14:55:07] 小白 遛狗结束
[14:55:07] 大黄 遛狗结束
[14:55:07] 所有狗都遛完了，回家

你可以看到，三只狗同时开始遛，等待2秒后依次完成，然后输出 "所有狗都遛完了，回家"。

使用异步操作可以实现高效的并发处理，提高程序的执行效率。希望这个示例对你有帮助。如果还有其他问题，请随时提问。

这样操作数据的时候，会有数据混乱的情况吗

在异步操作中，如果多个任务同时访问和修改共享的数据，确实存在数据混乱的情况。这种情况被称为竞态条件（Race Condition）。

当多个任务同时读取和写入共享数据时，由于它们的执行顺序是不确定的，可能会导致数据不一致或意外的结果。这是因为任务之间的执行是并发的，彼此之间相互干扰。

为了避免数据混乱的情况，可以采取以下措施之一：

1. 使用互斥锁（Mutex）：在访问共享数据之前，使用互斥锁来确保同一时间只有一个任务可以访问数据。这样可以避免并发访问导致的问题。在Python中，可以使用asyncio.Lock来实现互斥锁。

2. 使用线程安全的数据结构：如果你使用的是线程安全的数据结构，例如asyncio.Queue，它们内部已经实现了对共享数据的安全访问。

3. 避免共享状态：尽量设计任务之间不共享数据的方式，而是通过消息传递或其他方式进行通信。这样可以避免竞态条件的出现。

具体采取哪种方式取决于你的具体需求和场景。在实际开发中，需要根据情况选择合适的方法来保证数据的一致性和正确性。

当涉及到共享数据时，以下是几个可能导致数据混乱的常见情况的示例：

1. 并发写入数据：

import asyncio

shared_data = []

async def write_data(value):
    shared_data.append(value)

async def main():
    tasks = [write_data(i) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)
    print(shared_data)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个示例中，多个任务同时向 shared_data 列表中写入数据。由于多个任务并发执行，可能会导致数据混乱。输出结果可能是不确定的，例如 [0, 2, 1, 4, 3]。

解决方法之一是使用互斥锁来保护共享数据：

import asyncio

shared_data = []
lock = asyncio.Lock()

async def write_data(value):
    async with lock:
        shared_data.append(value)

async def main():
    tasks = [write_data(i) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)
    print(shared_data)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个示例中，我们使用了 asyncio.Lock 来创建一个互斥锁 lock，并在写入共享数据之前使用 async with lock 来确保同一时间只有一个任务可以修改数据。这样可以避免数据混乱。

2. 并发读取和写入数据：

import asyncio

shared_data = 0

async def increment():
    global shared_data
    shared_data += 1

async def decrement():
    global shared_data
    shared_data -= 1

async def main():
    tasks = [increment(), decrement()]
    await asyncio.gather(*tasks)
    print(shared_data)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个示例中，两个任务同时读取和修改 shared_data 的值。由于并发执行，可能会导致数据混乱。输出结果可能是不确定的，例如 0、1 或 -1。

解决方法之一是使用原子操作或线程安全的数据结构，例如 asyncio.AtomicInt：

import asyncio

shared_data = asyncio.AtomicInt(0)

async def increment():
    shared_data.add(1)

async def decrement():
    shared_data.sub(1)

async def main():
    tasks = [increment(), decrement()]
    await asyncio.gather(*tasks)
    print(shared_data)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个示例中，我们使用了 asyncio.AtomicInt 来创建一个原子整数 shared_data，它提供了原子操作来确保并发修改的安全性。这样可以避免数据混乱。

这些示例展示了一些可能导致数据混乱的情况以及如何解决它们。根据具体的需求和场景，可能需要采取不同的方法来保证数据的一致性和正确性。

基于装饰器@tornado.gen.coroutine使用yield http_client.fetch和await http_client.fetch有啥区别

在 Tornado 框架中，@tornado.gen.coroutine 装饰器和 yield http_client.fetch 以及 await http_client.fetch 之间有一些区别。

1. 使用 @tornado.gen.coroutine 装饰器和 yield：

import tornado.gen
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient

@tornado.gen.coroutine
def fetch_urls(urls):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    for url in urls:
        response = yield http_client.fetch(url)
        # 处理响应数据
        print(response.body)

在这个示例中，@tornado.gen.coroutine 装饰器用于将函数标记为生成器协程。使用 yield 关键字可以将函数的执行暂停，并返回一个 Future 对象，该对象表示异步操作的结果。在这种情况下，http_client.fetch(url) 返回的是一个 Future 对象，通过 yield 关键字将其暂停函数的执行，直到异步操作完成并返回结果。

2. 使用 await：

import tornado.gen
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient

async def fetch_urls(urls):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    for url in urls:
        response = await http_client.fetch(url)
        # 处理响应数据
        print(response.body)

在这个示例中，async 关键字用于定义一个异步函数（或协程）。使用 await 关键字可以等待异步操作的结果。在这种情况下，http_client.fetch(url) 返回一个 Future 对象，通过 await 关键字等待该 Future 对象的结果，暂停函数的执行，直到异步操作完成并返回结果。

总的来说，yield 和 await 都可以用于暂停函数的执行，等待异步操作的完成。但是使用 await 更加直观和简洁，是 Python 3.5+ 中引入的 asyncio 语法的一部分。而使用 yield 需要结合 @tornado.gen.coroutine 装饰器来标记函数为生成器协程，并且需要使用 tornado.gen 模块提供的工具函数来处理 Future 对象。在新的代码中，推荐使用 await 语法来处理异步操作。