Python异步编程之协程任务的调度操作实例分析

本文实例讲述了Python异步编程之协程任务的调度操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

我们知道协程是异步进行的，碰到IO阻塞型操作时需要调度其他任务，那么这个调度规则或者是算法是怎样的呢？现在有以下几个疑问：

1、多个任务准备好，需要运行时，优先执行哪一个？

2、一个任务运行时，如果别的任务准备好了，是否需要中断当前任务呢？

在网上找了很多资料，也无法找到相关的资料，于是编写了几个简单的程序，查看任务的执行过程。

根据Python的asyncio我们可以编写一个简单的程序：

import asyncio
async def a(x):
  while x>0:
    print('a:',x)
    await asyncio.sleep(0.5)
    x -= 1
async def b(x):
  while x>0:
    print('b:',x)
    await asyncio.sleep(1.8)
    x -= 1
async def c(x):
  while x>0:
    print('c:',x)
    await asyncio.sleep(1.5)
    x -= 1
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [a(2),b(2),c(2)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

我们创建一个loop事件，把a,b,c3个函数加入到任务中，用asyncio.sleep(1)来切换运行其他程序。运行结果如下：

b: 2
c: 2
a: 2
a: 1
c: 1
b: 1

这里一直有一个疑问，开始运行任务时，3个任务同时准备好，为什么执行顺序是b,a,c。

我们分析一下函数的执行过程，先执行b，然后阻塞，执行c，阻塞，再执行a，阻塞。函数调用过程是b->c->a，0.5s过后a完成，1.5s过后c完成，1.8s过后b完成。

修改睡眠时间，我们可以测试出很多情况，最后得出了任务调度的规则，可能有一些地方总结的不对，欢迎大家来指正。

1、初始化，asyncio把需要执行的任务加入到任务队列中。

2、从队首拿出一个任务来运行，如果任务被阻塞，则拿另一个任务队列，在任务切换是需要保存每个任务的工作环境。

3、把IO的完成，定时时间到的时间加入到事件队列，从队首中拿出事件去唤醒相应的任务。

好像看起来很简单，又有点像操作系统，又有点像中断，但是操作系统是感知不到它的存在，更没有调用中断了。这里我们要注意，加入有一个任务正在运行，同时有一个事件发生，asyncio是不会中断当前任务的，而是等这个任务碰到了阻塞才会处理这个事件，所以编程时需要把任务分的很细，尽量不要让任务执行过长的时间。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python+MySQL数据库程序设计入门教程》及《Python常见数据库操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • python协程用法实例分析

    本文实例讲述了python协程用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 把函数编写为一个任务,从而能处理发送给他的一系列输入,这种函数称为协程 def print_matchs(matchtext): print "looking for",matchtext while True: line = (yield) #用 yield语句并以表达式(yield)的形式创建协程 if matchtext in line: print line >>> matcher = pr

  • python并发编程之多进程、多线程、异步和协程详解

    最近学习python并发,于是对多进程.多线程.异步和协程做了个总结. 一.多线程 多线程就是允许一个进程内存在多个控制权,以便让多个函数同时处于激活状态,从而让多个函数的操作同时运行.即使是单CPU的计算机,也可以通过不停地在不同线程的指令间切换,从而造成多线程同时运行的效果. 多线程相当于一个并发(concunrrency)系统.并发系统一般同时执行多个任务.如果多个任务可以共享资源,特别是同时写入某个变量的时候,就需要解决同步的问题,比如多线程火车售票系统:两个指令,一个指令检查票是否卖完

  • python编程使用协程并发的优缺点

    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: 1.无需线程上下文切换的开销 2.无需原子操作锁定及同步的开销 3.方便切换控制流,简化编程模型 4.高并发+高扩展性+低成本:一个CPU支持上万的协程都不

  • python多任务之协程的使用详解

    1|0使用yield完成多任务 import time def test1(): while True: print("--1--") time.sleep(0.5) yield None def test2(): while True: print("--2--") time.sleep(0.5) yield None if __name__ == "__main__": t1 = test1() t2 = test2() while True

  • python协程之动态添加任务的方法

    python协程只能运行在事件循环中,但是一旦事件循环运行,又会阻塞当前任务.所以只能在当前进程中再开一个线程,这个线程的主要任务是运行事件循环,就是event_loop,因为他是一个无限循环,会阻塞当前线程. 放一个自己写的demo,注释写的很详细. 另外还有一点需要注意,一个事件循环中不能运行另外一个事件循环. 运行结果: import asyncio from threading import Thread async def production_task(): i = 0 while

  • 深入浅析python中的多进程、多线程、协程

    进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程一般由程序.数据集.进程控

  • python线程、进程和协程详解

    引言 解释器环境:python3.5.1 我们都知道python网络编程的两大必学模块socket和socketserver,其中的socketserver是一个支持IO多路复用和多线程.多进程的模块.一般我们在socketserver服务端代码中都会写这么一句: server = socketserver.ThreadingTCPServer(settings.IP_PORT, MyServer) ThreadingTCPServer这个类是一个支持多线程和TCP协议的socketserver

  • python中的协程深入理解

    python中的协程深入理解

    先介绍下什么是协程: 协程,又称微线程,纤程,英文名Coroutine.协程的作用,是在执行函数A时,可以随时中断,去执行函数B,然后中断继续执行函数A(可以自由切换).但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),这一整个过程看似像多线程,然而协程只有一个线程执行. 是不是有点没看懂,没事,我们下面会解释.要理解协程是什么,首先需要理解yield,这里简单介绍下,yield可以理解为生成器,yield item这行代码会产出一个值,提供给next(...)的调用方; 此外,还会作出让步,暂停执行生

  • Python协程操作之gevent(yield阻塞，greenlet)，协程实现多任务(有规律的交替协作执行)用法详解

    本文实例讲述了Python 协程操作之gevent(yield阻塞,greenlet),协程实现多任务(有规律的交替协作执行)用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 实现多任务:进程消耗的资源最大,线程消耗的资源次之,协程消耗的资源最少(单线程). gevent实现协程,gevent是通过阻塞代码(例如网络延迟等)来自动切换要执行的任务,所以在进行IO密集型程序时(例如爬虫),使用gevent可以提高效率(有效利用网络延迟的时间去执行其他任务). GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python

  • python已协程方式处理任务实现过程

    这篇文章主要介绍了python已协程方式处理任务实现过程,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 #从genent中导入monky模块① from gevent import monkey #把程序变成协程的方式运行② monkey.patch_all() import gevent,requests,time #导入requests和time start = time.time() #记录程序开始时间 url_list = ['http

  • python任务调度实例分析

    本文实例讲述了python任务调度实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 方法1: import sched, time import os s = sched.scheduler(time.time, time.sleep) #scheduler的两个参数用法复杂,可以不做任何更改 def playmusic(x): os.system(x) def jobtodo(): tmlist = [2011,8,11,22,15,0,0,0,0] x1=time.mktime(tmlist) x

随机推荐