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python异步编程之asyncio高阶API的使用详解
asyncio中函数可以分为高阶函数和低阶函数,通常开发中使用更多的是高阶函数,本文主要为大家介绍了asyncio中常用的高阶函数,需要的可以参考下
1.asyncio 高阶API列表
asyncio中函数可以分为高阶函数和低阶函数。低阶函数用于调用事件循环、linux 套接字、信号等更底层的功能,高阶函数是屏蔽了更多底层细节的任务并发,任务执行函数。通常开发中使用更多的是高阶函数。本篇主要介绍asyncio中常用的高阶函数。
由于asyncio在不同的版本中有差异,本文以及本系列都以python3.10为准。
函数 | 功能 |
---|---|
run() | 创建事件循环,运行一个协程,关闭事件循环。 |
create_task() | 创建一个asyncio的Task对象 |
await sleep() | 休眠几秒 |
await gather() | 并发执行所有事件的调度和等待 |
await wait_for() | 有超时控制的运行 |
await shield() | 屏蔽取消操作 |
await wait() | 完成情况的监控器 |
current_task() | 返回当前Task对象 |
all_tasks() | 返回事件循环中所有的task对象 |
Task | Task对象 |
to_thread() | 在不同的 OS 线程中异步地运行一个函数 |
run_coroutine_threadsafe() | 从其他OS线程中调度一个协程 |
for in as_completed() | 用 for 循环监控完成情况 |
2.run | |
函数原型: |
asyncio.run(coro, *, debug=False)
功能:创建事件循环,运行传入的协程。该函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时关闭它,应该被当做asyncio程序的主入口点。run() 函数是用来创建事件,将task加入事件,运行事件的函数。
async def main():
await asyncio.sleep(1)
print('hello')
asyncio.run(main())
run() 从功能上等价于以下低阶API。获取一个事件循环,创建一个task,加入事件循环。
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(main())
loop.run_until_complete(task)
3.create_task
函数原型:
asyncio.create_task(coro, *, name=None)
功能:将协程函数封装成一个Task。协程函数没有生命周期,但是Task有生命周期。
将协程打包为一个 Task 并自动寻找事件循环加入。返回 Task 对象。该任务会在 get_running_loop() 返回的循环中执行,如果当前线程没有在运行的循环则会引发 RuntimeError。
async def coro():
await asyncio.sleep(1)
print("i am coro")
async def main():
task = asyncio.create_task(coro())
print(f"task状态:{task._state}")
await asyncio.sleep(2)
print(f"task状态:{task._state}")
print("i am main")
asyncio.run(main())
结果:
task状态:PENDING
i am coro task
状态:FINISHED
i am main
结果分析:
可以看到task运行中的状态和结束的生命周期状态
4.gather
函数原型:
asyncio.gather(*aws, return_exceptions=False)
功能:
并发执行所有可等待对象,收集任务结果,返回所有已经完成的task的结果。结果将是一个由所有返回值组成的列表。结果值的顺序与传入的task的顺序一致。可等待对象可以是协程和task。
如果序列中是协程而不是task,那么会将其自动封装成task加入事件循环。
import asyncio
async def coro(value):
print(f"hello coro{value}")
return f"coro{value}"
async def main():
tasks = [coro(i) for i in range(5)]
res = await asyncio.gather(*tasks)
for i in res:
print(i)
asyncio.run(main())
结果:
hello coro0
hello coro1
hello coro2
hello coro3
hello coro4
coro0
coro1
coro2
coro3
coro4
结果分析:
获取了所有协程的返回值,并且返回的顺序和任务的顺序一致。
5.wait
函数原型:
asyncio.wait(aws, *, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)
功能:
并发地运行序列中的可等待对象,并进入阻塞状态直到满足 return_when 所指定的条件。将task任务结果收集起来,返回两个 Task/Future 集合: (done, pending)。done是已经完成的任务,pending是未完成的任务,未完成的原因可能是超时或return_when策略。
aws:
aws中保存的是task而不是协程,从3.8起不建议传入协程,3.11将不再支持传入协程。
timeout:
如指定 timeout (float 或 int 类型) 则它将被用于控制返回之前等待的最长秒数。
请注意此函数不会引发 asyncio.TimeoutError。当超时发生时,未完成的 Future 或 Task 将不会继续执行,不会返回结果。
return_when:
return_when 指定此函数应在何时返回。它必须为以下参数之一:
参数 | 描述 |
---|---|
FIRST_COMPLETED | 函数将在任意可等待对象结束或取消时返回。 |
FIRST_EXCEPTION | 函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于 ALL_COMPLETED。 |
ALL_COMPLETED | 函数将在所有可等待对象结束或取消时返回。 |
基础使用示例: |
import asyncio
async def coro(value):
print(f"hello coro{value}")
return f"coro{value}"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(coro(i)) for i in range(5)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks)
for i in done:
print(i.result())
asyncio.run(main())
结果:
hello coro0
hello coro1
hello coro2
hello coro3
hello coro4
coro1
coro2
coro0
coro3
coro4
结果分析:
返回结果和执行顺序并不是一致的
指定超时时间:
import asyncio
from asyncio import FIRST_COMPLETED
async def coro(value):
print(f"hello coro{value}")
await asyncio.sleep(value)
return f"coro{value}"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(coro(i)) for i in range(5)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=3)
print("---------finish----------")
for i in done:
print(i.result())
print("---------pending----------")
for i in pending:
print(i)
asyncio.run(main())
hello coro0
hello coro1
hello coro2
hello coro3
hello coro4
---------finish----------
coro1
coro2
coro0
---------pending----------
<Task pending name='Task-5' coro=<coro() running at /Users/ljk/Documents/code/daily_dev/async_demo/wait_demo.py:6> wait_for=<Future finished result=None>>
<Task pending name='Task-6' coro=<coro() running at /Users/ljk/Documents/code/daily_dev/async_demo/wait_demo.py:6> wait_for=<Future pending cb=[Task.task_wakeup()]>>
结果分析:
超时未完成的task会保存在pending中,未完成的task在超时之后不会继续执行,没有返回结果。
return_when配置任意任务完成就返回:
import asyncio
from asyncio import FIRST_COMPLETED
async def coro(value):
print(f"hello coro{value}")
await asyncio.sleep(value)
return f"coro{value}"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(coro(i)) for i in range(5)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=FIRST_COMPLETED)
print("---------finish----------")
for i in done:
print(i.result())
print("---------pending----------")
for i in pending:
print(i)
asyncio.run(main())
结果:
hello coro0
hello coro1
hello coro2
hello coro3
hello coro4
---------finish----------
coro0
---------pending----------
<Task pending name='Task-5' coro=<coro() running at /Users/ljk/Documents/code/daily_dev/async_demo/wait_demo.py:6> wait_for=<Future pending cb=[Task.task_wakeup()]>>
<Task pending name='Task-3' coro=<coro() running at /Users/ljk/Documents/code/daily_dev/async_demo/wait_demo.py:6> wait_for=<Future pending cb=[Task.task_wakeup()]>>
<Task pending name='Task-4' coro=<coro() running at /Users/ljk/Documents/code/daily_dev/async_demo/wait_demo.py:6> wait_for=<Future pending cb=[Task.task_wakeup()]>>
<Task pending name='Task-6' coro=<coro() running at /Users/ljk/Documents/code/daily_dev/async_demo/wait_demo.py:6> wait_for=<Future pending cb=[Task.task_wakeup()]>>
结果分析:
获取到任意结果就返回,未完成的task保存在pending中。未完成的task在超时之后不会继续执行。
6.as_completed
函数原型:
asyncio.as_completed(aws, *, timeout=None)
说明:并发执行aws中保存的可等待对象,返回一个协程的迭代器。可以从迭代器中取出最先执行完成的task的结果。返回结果和执行顺序不一致。aws中可以是task或协程序列。
import asyncio
async def coro(value):
print(f"hello coro{value}")
return f"coro{value}"
async def main():
tasks = [coro(i) for i in range(5)]
for item in asyncio.as_completed(tasks):
res = await item
print(res)
asyncio.run(main())
结果:
hello coro2
hello coro3
hello coro4
hello coro1
hello coro0
coro2
coro3
coro4
coro1
coro0
结果分析:
所有任务都会执行完成,没有超时配置。返回顺序和执行顺序无关。
7.gather、wait、as_completed 异同点小结
asyncio协程体系中可以实现创建多个任务并发执行的函数有以下三个:
asyncio.gather
asyncio.wait
asyncio.as_completed
不同之处比较:
特性/函数 | gather | wait | as_completed |
---|---|---|---|
入参 | 同时支持task和协程序列 | 只支持task序列 | 同时支持task和协程序列 |
获取结果顺序 | 有序,和并发序列顺序相同 | 无序,和并发序列无关 | 无序,和并发序列无关 |
返回 | 返回结果列表,保存的是函数返回值。 | 返回元组done、pending。元组中保存的是task,而非task 的函数返回值 | 返回一个迭代器,从中可迭代出函数返回值。 |
8.wait for
函数原型:
asyncio.wait_for(aw, timeout)
功能:执行单个可等待对象,指定 timeout 秒数后超时
等待可等待对象完成,指定timeout秒数后超时。和gather类似,可以自动将协程转化成任务加入循环。
timeout 可以为 None,也可以为 float 或 int 型数值表示的等待秒数。如果 timeout 为 None,则等待直到完成。
如果发生超时,任务将取消并引发 asyncio.TimeoutError。
async def coro():
# 睡眠5s
await asyncio.sleep(3600)
print('finish!')
async def main():
# Wait for at most 1 second
try:
await asyncio.wait_for(coro(), timeout=1.0)
except asyncio.TimeoutError:
print('timeout!')
asyncio.run(main())
结果:
timeout!
以上就是python异步编程之asyncio高阶API的使用详解的详细内容,更多关于python asyncio高阶API的资料请关注其它相关文章!
原文链接:https://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/17949341