python async with和async for的使用

网上async with和async for的中文资料比较少,我把PEP 492中的官方陈述翻译一下。

异步上下文管理器”async with”

异步上下文管理器指的是在enter和exit方法处能够暂停执行的上下文管理器。

为了实现这样的功能,需要加入两个新的方法:__aenter__ 和__aexit__。这两个方法都要返回一个 awaitable类型的值。

异步上下文管理器的一种使用方法是:

class AsyncContextManager:
  async def __aenter__(self):
    await log('entering context')

  async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
    await log('exiting context')

新语法

异步上下文管理器使用一种新的语法:

async with EXPR as VAR:
  BLOCK

这段代码在语义上等同于:

mgr = (EXPR)
aexit = type(mgr).__aexit__
aenter = type(mgr).__aenter__(mgr)
exc = True

VAR = await aenter
try:
  BLOCK
except:
  if not await aexit(mgr, *sys.exc_info()):
    raise
else:
  await aexit(mgr, None, None, None)

和常规的with表达式一样,可以在一个async with表达式中指定多个上下文管理器。

如果向async with表达式传入的上下文管理器中没有__aenter__ 和__aexit__方法,这将引起一个错误 。如果在async def函数外面使用async with,将引起一个SyntaxError(语法错误)。

例子

使用async with能够很容易地实现一个数据库事务管理器。

async def commit(session, data):
  ...

  async with session.transaction():
    ...
    await session.update(data)
    ...

需要使用锁的代码也很简单:

async with lock:
  ...

而不是:

with (yield from lock):
  ...

异步迭代器 “async for”

一个异步可迭代对象(asynchronous iterable)能够在迭代过程中调用异步代码,而异步迭代器就是能够在next方法中调用异步代码。为了支持异步迭代:

1、一个对象必须实现__aiter__方法,该方法返回一个异步迭代器(asynchronous iterator)对象。
2、一个异步迭代器对象必须实现__anext__方法,该方法返回一个awaitable类型的值。
3、为了停止迭代,__anext__必须抛出一个StopAsyncIteration异常。

异步迭代的一个例子如下:

class AsyncIterable:
  def __aiter__(self):
    return self

  async def __anext__(self):
    data = await self.fetch_data()
    if data:
      return data
    else:
      raise StopAsyncIteration

  async def fetch_data(self):
    ...

新语法

通过异步迭代器实现的一个新的迭代语法如下:

async for TARGET in ITER:
  BLOCK
else:
  BLOCK2

这在语义上等同于:

iter = (ITER)
iter = type(iter).__aiter__(iter)
running = True
while running:
  try:
    TARGET = await type(iter).__anext__(iter)
  except StopAsyncIteration:
    running = False
  else:
    BLOCK
else:
  BLOCK2

把一个没有__aiter__方法的迭代对象传递给 async for将引起TypeError。如果在async def函数外面使用async with,将引起一个SyntaxError(语法错误)。

和常规的for表达式一样, async for也有一个可选的else 分句。.

例子1

使用异步迭代器能够在迭代过程中异步地缓存数据:

async for data in cursor:
  ...

这里的cursor是一个异步迭代器,能够从一个数据库中每经过N次迭代预取N行数据。

下面的语法展示了这种新的异步迭代协议的用法:

class Cursor:
  def __init__(self):
    self.buffer = collections.deque()

  async def _prefetch(self):
    ...

  def __aiter__(self):
    return self

  async def __anext__(self):
    if not self.buffer:
      self.buffer = await self._prefetch()
      if not self.buffer:
        raise StopAsyncIteration
    return self.buffer.popleft()

接下来这个Cursor 类可以这样使用:

async for row in Cursor():
  print(row)
which would be equivalent to the following code:

i = Cursor().__aiter__()
while True:
  try:
    row = await i.__anext__()
  except StopAsyncIteration:
    break
  else:
    print(row)

例子2

下面的代码可以将常规的迭代对象变成异步迭代对象。尽管这不是一个非常有用的东西,但这段代码说明了常规迭代器和异步迭代器之间的关系。

class AsyncIteratorWrapper:
  def __init__(self, obj):
    self._it = iter(obj)

  def __aiter__(self):
    return self

  async def __anext__(self):
    try:
      value = next(self._it)
    except StopIteration:
      raise StopAsyncIteration
    return value

async for letter in AsyncIteratorWrapper("abc"):
  print(letter)

为什么要抛出StopAsyncIteration?

协程(Coroutines)内部仍然是基于生成器的。因此在PEP 479之前,下面两种写法没有本质的区别:

def g1():
  yield from fut
  return 'spam'

def g2():
  yield from fut
  raise StopIteration('spam')

自从 PEP 479 得到接受并成为协程 的默认实现,下面这个例子将StopIteration包装成一个RuntimeError。

async def a1():
  await fut
  raise StopIteration('spam')

告知外围代码迭代已经结束的唯一方法就是抛出StopIteration。因此加入了一个新的异常类StopAsyncIteration。

PEP 479的规定 , 所有协程中抛出的StopIteration异常都被包装在RuntimeError中。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python使用asyncio包处理并发详解

    阻塞型I/O和GIL CPython 解释器本身就不是线程安全的,因此有全局解释器锁(GIL),一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码.因此,一个 Python 进程通常不能同时使用多个 CPU 核心. 然而,标准库中所有执行阻塞型 I/O 操作的函数,在等待操作系统返回结果时都会释放GIL.这意味着在 Python 语言这个层次上可以使用多线程,而 I/O 密集型 Python 程序能从中受益:一个 Python 线程等待网络响应时,阻塞型 I/O 函数会释放 GIL,再运行一个线程

  • Python中的并发处理之asyncio包使用的详解

    导语:本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得,打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流. 本文重点: 1.了解asyncio包的功能和使用方法: 2.了解如何避免阻塞型调用: 3.学会使用协程避免回调地狱. 一.使用asyncio包做并发编程 1.并发与并行 并发:一次处理多件事. 并行:一次做多件事. 并发用于制定方案,用来解决可能(但未必)并行的问题.并发更好. 2.asyncio概述 了解asyncio的4个特点: asyncio包使用事件循环驱动的

  • python并发2之使用asyncio处理并发

    asyncio 在Python 2的时代,高性能的网络编程主要是使用Twisted.Tornado和Gevent这三个库,但是它们的异步代码相互之间既不兼容也不能移植.如上一节说的,Gvanrossum希望在Python 3 实现一个原生的基于生成器的协程库,其中直接内置了对异步IO的支持,这就是asyncio,它在Python 3.4被引入到标准库. asyncio 这个包使用事件循环驱动的协程实现并发. asyncio 包在引入标准库之前代号 "Tulip"(郁金香),所以在网上搜

  • Python中asyncio与aiohttp入门教程

    很多朋友对异步编程都处于"听说很强大"的认知状态.鲜有在生产项目中使用它.而使用它的同学,则大多数都停留在知道如何使用 Tornado.Twisted.Gevent 这类异步框架上,出现各种古怪的问题难以解决.而且使用了异步框架的部分同学,由于用法不对,感觉它并没牛逼到哪里去,所以很多同学做 Web 后端服务时还是采用 Flask.Django等传统的非异步框架. 从上两届 PyCon 技术大会看来,异步编程已经成了 Python 生态下一阶段的主旋律.如新兴的 Go.Rust.Eli

  • Python中asyncio模块的深入讲解

    1. 概述 Python中 asyncio 模块内置了对异步IO的支持,用于处理异步IO:是Python 3.4版本引入的标准库. asyncio 的编程模型就是一个消息循环.我们从 asyncio 块中直接获取一个 EventLoop 的引用,然后把需要执行的协程扔到 EventLoop 中执行,就实现了异步IO. 2. 用asyncio实现Hello world #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/1/9

  • Python中asyncore的用法实例

    本文实例讲述了python中asyncore模块的用法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 实例代码如下: ##asyncore import asyncore,socket ######################################################################## class AsyncGet(asyncore.dispatcher): """ the defined class """

  • Python学习之asyncore模块用法实例教程

    本文以实例分析了Python中asyncore模块的原理及用法,分享给大家供大家参考.具体分析如下: asyncore库是python的一个标准库,它是一个异步socket的包装.我们操作网络的时候可以直接使用socket等底层的库,但是asyncore使得我们可以更加方便的操作网络,避免直接使用socket,select,poll等工具时需要面对的复杂. 这个库很简单,包含了一个函数和一个类 * loop()函数 * dispatcher基类 需要注意的是,loop函数是全局的,不是dispa

  • Python的Tornado框架的异步任务与AsyncHTTPClient

    高性能服务器Tornado Python的web框架名目繁多,各有千秋.正如光荣属于希腊,伟大属于罗马.Python的优雅结合WSGI的设计,让web框架接口实现千秋一统.WSGI 把应用(Application)和服务器(Server)结合起来.Django 和 Flask 都可以结合 gunicon 搭建部署应用. 与 django 和 flask 不一样,tornado 既可以是 wsgi 应用,也可以是 wsgi 服务.当然,选择tornado更多的考量源于其单进程单线程异步IO的网络模

  • 详解python中asyncio模块

    一直对asyncio这个库比较感兴趣,毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块,python也是在python 3.4中引入了协程的概念.也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的? 异步网络操作并发协程 python3.0时代,标准库里的异步网络模块:select(非常底层) python3.0时代,第三方异步网络库:Tornado python3.4时代,asyncio:支持TCP,子进程 现在的asyncio,有了很多的模块已经在支持:aiohttp,ai

  • 详解python异步编程之asyncio(百万并发)

    前言:python由于GIL(全局锁)的存在,不能发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病.然而在IO密集型的网络编程里,异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率,弥补了python性能方面的短板,如最新的微服务框架japronto,resquests per second可达百万级. python还有一个优势是库(第三方库)极为丰富,运用十分方便.asyncio是python3.4版本引入到标准库,python2x没有加这个库,毕竟python3x才是未来啊,哈哈!python3.5又加入了asyn

  • Python中使用asyncio 封装文件读写

    前言 和网络 IO 一样,文件读写同样是一个费事的操作. 默认情况下,Python 使用的是系统的阻塞读写.这意味着在 asyncio 中如果调用了 f = file('xx') f.read() 会阻塞事件循环. 本篇简述如何用 asyncio.Future 对象来封装文件的异步读写. 代码在 GitHub.目前仅支持 Linux. 阻塞和非阻塞 首先需要将文件的读写改为非阻塞的形式.在非阻塞情况下,每次调用 read 都会立即返回,如果返回值为空,则意味着文件操作还未完成,反之则是读取的文件

随机推荐