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Python高级语法----深入asyncio:构建异步应用
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作者:redrose2100 类别: 日期:2023-11-08 20:38:26 阅读:442 次 消耗积分:0 分
[TOC] ![](https://redrose2100.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/86eddc30-7c4e-11ee-beb1-0242ac110004.png) 在现代软件开发中,异步编程已经成为提高应用性能和响应性的关键技术之一。Python的`asyncio`库为编写单线程并发代码提供了强大的支持。本文将深入探讨`asyncio`的三个核心概念:异步I/O操作、异步任务管理以及使用异步队列,并通过代码示例展示它们的使用。 ## 异步I/O操作 异步I/O操作允许程序在等待输入/输出操作完成时继续执行其他任务。这对于I/O密集型应用尤其有用,比如网络服务或文件处理系统。 ### 示例:异步网络请求 以下是一个使用`asyncio`进行异步网络请求的示例: ```python import asyncio import aiohttp async def fetch_url(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net'] tasks = [fetch_url(url) for url in urls] responses = await asyncio.gather(*tasks) for response in responses: print(response[:100]) # 打印每个网页的前100个字符 # 运行事件循环 asyncio.run(main()) ``` 执行结果(输出将是每个URL内容的前100个字符): ```php-template
Example Domain
...
Example Domain
...
Example Domain
... ``` ## 异步任务管理 `asyncio`提供了多种方式来管理和调度异步任务。`asyncio.create_task`函数可以用来启动一个异步任务,而`await`可以用来等待它完成。 ### 示例:并发执行多个任务 ```python import asyncio async def count_to_three(): print("One") await asyncio.sleep(1) print("Two") await asyncio.sleep(1) print("Three") async def main(): # 创建并启动三个异步任务 tasks = [asyncio.create_task(count_to_three()) for _ in range(3)] # 等待所有任务完成 await asyncio.gather(*tasks) asyncio.run(main()) ``` 执行结果: ```sql One One One Two Two Two Three Three Three ``` ## 使用异步队列 异步队列是协调生产者和消费者模式的异步任务的理想选择。`asyncio.Queue`提供了一个线程安全的队列实现,可以在协程之间传递消息。 ### 示例:生产者-消费者模式 ```python import asyncio import random async def producer(queue, n): for _ in range(n): # 生产一个随机数并放入队列 item = random.randint(0, 100) await queue.put(item) print(f'Produced {item}') # 模拟异步I/O操作 await asyncio.sleep(1) async def consumer(queue): while True: # 从队列中获取一个项目 item = await queue.get() if item is None: # None是停止信号 break print(f'Consumed {item}') # 模拟异步I/O操作 await asyncio.sleep(1) async def main(): queue = asyncio.Queue() # 启动生产者和消费者任务 producers = [asyncio.create_task(producer(queue, 5)) for _ in range(2)] consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue)) for _ in range(2)] # 等待所有生产者完成生产 await asyncio.gather(*producers) # 向消费者发送停止信号 for _ in range(len(consumers)): await queue.put(None) # 等待所有消费者完成处理 await asyncio.gather(*consumers) asyncio.run(main()) ``` 执行结果: ```python-repl Produced 83 Produced 86 Consumed 83 Consumed 86 Produced 77 Produced 15 Consumed 77 Consumed 15 ... ``` 在上述代码中,生产者产生随机数并将其放入队列,而消费者则从队列中取出并处理它们。当生产者完成生产后,它们会将`None`放入队列,作为消费者停止处理的信号。
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