Python asyncio异步编程简单实现示例

目录
  • 一、asyncio事件循环简介
  • 二、async协程函数简介
  • 三、await关键字
  • 四、async异步编程简单实现

今天继续给大家介绍Python相关知识,本文主要内容是Python asyncio异步编程简单实现。

一、asyncio事件循环简介

asyncio引入了事件循环的概念。事件循环是一个死循环,还循环会检测并执行某些代码。在Python中,引入了asyncio模块后,执行命令:

loop=asyncio.get_event_loop()

可以生成一个事件循环,而执行命令:

loop.run_until_complete(TASK)

则可以将一个任务TASK放入该事件循环的任务列表,并使得事件循环开始运行。当事件循环中的所有事件执行完毕后,事件循环会退出。

二、async协程函数简介

在Python3.5以后,引入了async关键字,使用async关键字修饰的函数,即为协程函数。例如:

async def fun():pass

协程函数在调用后,不会立即执行,而是会返回一个协程对象。协程对象结合事件循环,即可执行。

三、await关键字

await关键字是Python3.5以后和async关键字一起引入的关键字。该关键字后面可以跟协程对象、Future对象以及Task对象。

四、async异步编程简单实现

下面,我们就根据上述理论,简单实现有一个async异步函数,代码如下所示:

import asyncio

async def fun():
    print("start")
    await asyncio.sleep(2)
    print("end")

asyncio.run(fun())

上述代码执行结果如下所示:

注意,在上述代码中,我们使用了asyncio.run()函数,该函数可以快速执行协程函数,但是这个函数只可以在Python3.7以上的版本中使用。

到此这篇关于Python asyncio异步编程简单实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Python asyncio异步编程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 asyncio异步编程常见问题小结

    目录 一.asyncio编程简单示例 二.asyncio编程常见问题 三.报错原因及解决方案 今天继续给大家介绍Python相关知识,本文主要内容是Python asyncio异步编程常见问题. 一.asyncio编程简单示例 首先,我们来看一段简单的Python asyncio异步编程代码,相关代码如下所示: import asyncio async def fun(): print(1) await asyncio.sleep(2) print(2) return 3 async def m

  • 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 中的 asyncio 异步协程

    目录 一.定义协程 二.运行协程 三.协程回调 四.运行多个协程 五.run_forever 六.多协程中关闭run_forever 一.定义协程 asyncio 执行的任务,称为协程,但是Asyncio 并不能带来真正的并行 Python 的多线程因为 GIL(全局解释器锁)的存在,也不能带来真正的并行 import asyncio # 通过 async 定义一个协程 async def task(): print('这是一个协程') # 判断是否是一个协程,返回True print(asyn

  • python中使用asyncio实现异步IO实例分析

    1.说明 Python实现异步IO非常简单,asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持. asyncio的编程模型就是一个消息循环.我们从asyncio模块中直接获取一个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.实例 import asyncio @asyncio.coroutine def wget(host): print('wget %s...' % host) connect = asynci

  • Python协程asyncio 异步编程笔记分享

    目录 1.事件循环 2.协程和异步编程 2.1 基本使用 2.2 await 2.3 Task对象 1.事件循环 可以理解成为一个死循环,去检查任务列表中的任务,如果可执行就去执行,如果检查不到就是不可执行的,那就忽略掉去执行其他可执行的任务,如果IO结束了(比如说去百度下载图片,下载完了就会变成可执行任务)再去执行下载完成之后的逻辑 #这里的任务是有状态的,比如这个任务已经完成或者正在执行或者正在IO等待 任务列表 = [ 任务1, 任务2, 任务3,... ] while True: 可执行

  • python中asyncio异步编程学习

    1.   想学asyncio,得先了解协程 携程的意义: 计算型的操作,利用协程来回切换执行,没有任何意义,来回切换并保存状态 反倒会降低性能. IO型的操作,利用协程在IO等待时间就去切换执行其他任务,当IO操作结束后再自动回调,那么就会大大节省资源并提供性能,从而实现异步编程(不等待任务结束就可以去执行其他代码 2.协程和多线程之间的共同点和区别: 共同点: 都是并发操作,多线程同一时间点只能有一个线程在执行,协程同一时间点只能有一个任务在执行: 不同点: 多线程,是在I/O阻塞时通过切换线

  • 简单有效上手Python3异步asyncio问题

    目录 Python3异步asyncio问题 更新 下面是学习过程中记录的偏低层实现的资料 最基本的定义和应用 什么时候使用异步 并发和并行 异步结果回调 总结 Python3异步asyncio问题 官方文档: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-task.html#asyncio.run 看了一大堆相关的资料和教程,针对的Python版本不同,写法也各不一致,翻了翻官方的文档,发现其实越高版本的Python对异步进行封装的越方便,官方说

  • Python asyncio异步编程简单实现示例

    目录 一.asyncio事件循环简介 二.async协程函数简介 三.await关键字 四.async异步编程简单实现 今天继续给大家介绍Python相关知识,本文主要内容是Python asyncio异步编程简单实现. 一.asyncio事件循环简介 asyncio引入了事件循环的概念.事件循环是一个死循环,还循环会检测并执行某些代码.在Python中,引入了asyncio模块后,执行命令: loop=asyncio.get_event_loop() 可以生成一个事件循环,而执行命令: loo

  • Python协程asyncio异步编程笔记分享

    目录 1.事件循环 2.协程和异步编程 2.1基本使用 2.2await 2.3Task对象 1.事件循环 可以理解成为一个死循环,去检查任务列表中的任务,如果可执行就去执行,如果检查不到就是不可执行的,那就忽略掉去执行其他可执行的任务,如果IO结束了(比如说去百度下载图片,下载完了就会变成可执行任务)再去执行下载完成之后的逻辑 #这里的任务是有状态的,比如这个任务已经完成或者正在执行或者正在IO等待 任务列表 = [ 任务1, 任务2, 任务3,... ] while True: 可执行的任务

  • java异步编程CompletableFuture使用示例详解

    目录 一.简单介绍 二.常见操作 1.使用默认线程池 2.使用自定义线程池 3.获取线程的执行结果 三.处理异步结算的结果 四.异常处理 五.组合 CompletableFuture 六.并行运行多个 CompletableFuture 七.案例 1.从多个平台获取书价格 2.从任意一个平台获取结果就返回 一.简单介绍 CompletableFuture 同时实现了 Future 和 CompletionStage 接口. public class CompletableFuture<T> i

  • Python中join函数简单代码示例

    本文简述的是string.join(words[, sep]),它的功能是把字符串或者列表,元组等的元素给拼接起来,返回一个字符串,和split()函数与正好相反,看下面的代码理解. 首先展示下结果吧! 代码分享: a=["豫","N","C8","C89"] b=("豫","N","C8","C89") c="zhang" a

  • Python 实现异步调用函数的示例讲解

    async_call.py #coding:utf-8 from threading import Thread def async_call(fn): def wrapper(*args, **kwargs): Thread(target=fn, args=args, kwargs=kwargs).start() return wrapper test.py from time import sleep from async_call import async_call class AA: @

  • 详解python之异步编程

    目录 一.异步编程概述 二.python的异步框架模型 三.顺序执行多个可重叠的任务 四.异步化同步代码 五.使用多线程克服具体任务的异步限制 总结 一.异步编程概述 异步编程是一种并发编程的模式,其关注点是通过调度不同任务之间的执行和等待时间,通过减少处理器的闲置时间来达到减少整个程序的执行时间:异步编程跟同步编程模型最大的不同就是其任务的切换,当遇到一个需要等待长时间执行的任务的时候,我们可以切换到其他的任务执行: 与多线程和多进程编程模型相比,异步编程只是在同一个线程之内的的任务调度,无法

  • Python中str.join()简单用法示例

    本文实例讲述了Python中str.join()简单用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串.其中,序列中的元素应是字符串类型. join()方法语法: str.join(sequence) 例子: >>> str='-' >>> l=['2016','5','9'] >>> t=('2016','5','9') >>> str.join(l) '20

随机推荐