python在协程中增加任务实例操作

1、添加一个任务

task2 = visit_url('http://another.com', 3)
asynicio.run(task2)

2、这 2 个程序一共消耗 5s 左右的时间。并没有发挥并发编程的优势

import asyncio
import time
async def visit_url(url, response_time):
  """访问 url"""
  await asyncio.sleep(response_time)
  return f"访问{url}, 已得到返回结果"

async def run_task():
  """收集子任务"""
  task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)
  task_2 = visit_url('http://another', 3)
  await asyncio.run(task)
  await asyncio.run(task_2)
asyncio.run(run_task())
print(f"消耗时间:{time.perf_counter() - start_time}")

3、如果是并发编程,这个程序只需要消耗 3s,也就是task2的等待时间。

要想使用并发编程形式,需要把上面的代码改一下。asyncio.gather 会创建 2 个子任务,当出现 await 的时候,程序会在这 2 个子任务之间进行调度。

async def run_task():
  """收集子任务"""
  task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)
  task_2 = visit_url('http://another', 3)
  await asynicio.gather(task1, task2)

实例扩展:

import asyncio
from threading import Thread

async def production_task():
  i = 0
  while True:
    # 将consumption这个协程每秒注册一个到运行在线程中的循环,thread_loop每秒会获得一个一直打印i的无限循环任务
    asyncio.run_coroutine_threadsafe(consumption(i),
                     thread_loop) # 注意:run_coroutine_threadsafe 这个方法只能用在运行在线程中的循环事件使用
    await asyncio.sleep(1) # 必须加await
    i += 1

async def consumption(i):
  while True:
    print("我是第{}任务".format(i))
    await asyncio.sleep(1)

def start_loop(loop):
  # 运行事件循环, loop以参数的形式传递进来运行
  asyncio.set_event_loop(loop)
  loop.run_forever()

thread_loop = asyncio.new_event_loop() # 获取一个事件循环
run_loop_thread = Thread(target=start_loop, args=(thread_loop,)) # 将次事件循环运行在一个线程中,防止阻塞当前主线程
run_loop_thread.start() # 运行线程,同时协程事件循环也会运行

advocate_loop = asyncio.get_event_loop() # 将生产任务的协程注册到这个循环中
advocate_loop.run_until_complete(production_task()) # 运行次循环

到此这篇关于python在协程中增加任务实例操作的文章就介绍到这了,更多相关python在协程中增加任务内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python 如何引入协程和原理分析

    相关概念 并发:指一个时间段内,有几个程序在同一个cpu上运行,但是任意时刻只有一个程序在cpu上运行.比如说在一秒内cpu切换了100个进程,就可以认为cpu的并发是100. 并行:值任意时刻点上,有多个程序同时运行在cpu上,可以理解为多个cpu,每个cpu独立运行自己程序,互不干扰.并行数量和cpu数量是一致的. 我们平时常说的高并发而不是高并行,是因为cpu的数量是有限的,不可以增加. 形象的理解:cpu对应一个人,程序对应喝茶,人要喝茶需要四个步骤(可以对应程序需要开启四个线程):1烧

  • python asyncio 协程库的使用

    asyncio 是 python 力推多年的携程库,与其 线程库 相得益彰,更轻量,并且协程可以访问同一进程中的变量,不需要进程间通信来传递数据,所以使用起来非常顺手. asyncio 官方文档写的非常简练和有效,半小时内可以学习和测试完,下面为我的一段 HelloWrold,感觉可以更快速的帮你认识 协程 . 定义协程 import asyncio import time async def say_after(delay, what): await asyncio.sleep(delay)

  • python 多进程和协程配合使用写入数据

    一.需求分析 有一批key已经写入到3个txt文件中,每一个txt文件有30万行记录. 现在需要读取这些txt文件,判断key是否在数据仓库中.(redis或者mysql) 为空的记录,需要写入到日志文件中! 任务分工 1. 使用多进程技术,每一个进程读取一个txt文件 2. 使用协程技术,批量读取txt文件记录.比如一次性读取 2000条记录 注意:打开文件操作,最好在一个进程中,重复打开文件,会造成系统资源浪费! 二.完整代码 #!/usr/bin/env python3 # coding:

  • Python gevent协程切换实现详解

    一.背景 大家都知道gevent的机制是单线程+协程机制,当遇到可能会阻塞的操作时,就切换到可运行的协程中继续运行,以此来实现提交系统运行效率的目标,但是具体是怎么实现的呢?让我们直接从代码中看一下吧. 二.切换机制 让我们从socket的send.recv方法入手: def recv(self, *args): while 1: try: return self._sock.recv(*args) except error as ex: if ex.args[0] != EWOULDBLOCK

  • 协程Python 中实现多任务耗资源最小的方式

    协程,又称微线程,纤程.英文名 Coroutine. 协程是 Python 中另外一种实现多任务的方式,只不过比线程更小,占用更小执行单元(理解为需要的资源). 为啥说它是一个执行单元,因为它自带 CPU 上下文.这样只要在合适的时机, 我们可以把一个协程 切换到另一个协程. 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的. 通俗的理解:在一个线程中的某个函数,可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息,然后切换到另外一个函数中执行,注意不是通过调用函数的方式做到的,并且切换的

  • python在协程中增加任务实例操作

    1.添加一个任务 task2 = visit_url('http://another.com', 3) asynicio.run(task2) 2.这 2 个程序一共消耗 5s 左右的时间.并没有发挥并发编程的优势 import asyncio import time async def visit_url(url, response_time): """访问 url""" await asyncio.sleep(response_time) r

  • Python 异步协程函数原理及实例详解

    这篇文章主要介绍了Python 异步协程函数原理及实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一. asyncio 1.python3.4开始引入标准库之中,内置对异步io的支持 2.asyncio本身是一个消息循环 3.步骤: (1)创建消息循环 (2)把协程导入 (3)关闭 4.举例: import threading # 引入异步io包 import asyncio # 使用协程 @ asyncio.coroutine def

  • python 协程中的迭代器,生成器原理及应用实例详解

    本文实例讲述了python 协程中的迭代器,生成器原理及应用.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.迭代器理解 迭代器: 迭代器是访问可迭代对象的工具 迭代器是指用iter(obj)函数返回的对象(实例) 迭代器是指用next(it)函数获取可迭代对象的数据 迭代器函数(iter和next) iter(iterable)从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable必须是能提供一个迭代器的对象 next(iterator) 从迭代器iterator中获取下一了记录,如果无法获取下一条记录,则触发

  • python 生成器协程运算实例

    一.yield运行方式 我们定义一个如下的生成器: def put_on(name): print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name)) while True: goods = yield print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了."%(goods,name)) p = put_on("bigberg") #输出 G:\python\install\python.exe G:/python/untitled

  • 在python里协程使用同步锁Lock的实例

    尽管asyncio库是使用单线程来实现协程的,但是它还是并发的,乱序执行的.可以说是单线程的调度系统,并且由于执行时有延时或者I/O中断等因素,每个协程如果同步时,还是得使用一些同步对象来实现. 比如asyncio就定义了一个锁对象Lock,它一次只允许一个协程来访问共享的资源,如果多协程想访问就会阻塞起来,也就是说如果一个协程没有释放这个锁,别的协程是没有办法访问共享的资源. 例子: import asyncio import functools def unlock(lock): print

  • python使用协程实现并发操作的方法详解

    本文实例讲述了python使用协程实现并发操作的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 协程 协程是一种用户态的轻量级线程,又称微线程. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈,调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈.因此:协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置. 优点: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 方便切换控制

  • 简单了解python gevent 协程使用及作用

    简介 没有切换开销.因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,没有线程切换的开销,因此执行效率高, 不需要锁机制.因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多 Python对协程的支持还非常有限,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程. yield 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁. 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过y

  • 详解python之协程gevent模块

    Gevent官网文档地址:http://www.gevent.org/contents.html 进程.线程.协程区分 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写,直接翻译为协同的例程,一般我们都简称为协程. 在linux系统中,线程就是轻量级的进程,而我们通常也把协程称为轻量级的线程即微线程. 进程和协程 下面对比一下进程和协程的相同点和不同点: 相同点: 相同点存在于,当我们挂起一个执行流的时,我们要保存的东西: 栈, 其实在你切换前你的局部变量,以及

  • Python 获取div标签中的文字实例

    预备知识点 compile 函数 compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式( Pattern )对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用. 语法格式为: re.compile(pattern[, flags]) .compile(pattern[, flags]) 参数: pattern : 一个字符串形式的正则表达式 flags 可选,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等,具体参数为: re.I 忽略大小写 re.L 表示特殊字符集 \w, \W,

随机推荐