在asyncio中,可以使用asyncio.Semaphore来限制同时运行的协程数量。 注意事项 异步编程并不适用于所有场景,它最适合用于I/O密集型任务,如网络请求、文件读写等。对于计算密集型任务,异步编程可能并不会带来性能提升,甚至可能降低性能。 在使用asyncio时,需要避免在协程中执行阻塞操作(如同步的I/O操作),因为这会导致事件循环被
使用asyncio.Semaphore控制并发任务的数量。 示例:信号量 import asyncio semaphore = asyncio.Semaphore(2) async def limited_task(name): async with semaphore: print(f"Task {name} started") await asyncio.sleep(1) print(f"Task {name} completed") async def main(): await asyncio.gather( limited_tas...
import asyncio import httpx import time async def req(delay):print(f'请求⼀个延迟为{delay}秒的接⼝')async with httpx.AsyncClient(timeout=20) as client:resp = await client.get(f'http://127.0.0.1:8000/sleep/{delay}')result = resp.json()print(result)async def main():start = ...
在上述示例中,我们使用 asyncio.Semaphore 类创建了一个 Semaphore 对象,其值为 2。然后,我们使用 asyncio.create_task() 方法创建了 5 个协程任务,并使用 asyncio.gather() 方法等待它们的执行。在协程任务中,我们使用 async with 语句获取 Semaphore 对象的锁,并实现了协程任务的并发控制。
下面介绍 asyncio 的一些高级用法：并发控制asyncio 提供了 Semaphore 和 Lock 两种并发控制机制，用于控制并发协程的数量和访问共享资源的互斥性。Semaphore 表示同时允许多少个协程执行，Lock 表示只允许一个协程执行，例如：import asyncioasync defcoro(semaphore): async with semaphore:# do somethingasync defmain(...
sem = Semaphore(2) loop = asyncio.get_running_loop() start = loop.time()awaitasyncio.gather(*[delay(sem)for_inrange(4)]) end = loop.time()print(f"耗时:{end - start}")# 调用两次 release,此时信号量内部的值会增加 2sem.release() ...
asyncio.Semaphore模块就是一个维持并发量的模块,我们用它起到一个限流的效果。首先来一段代码。 importasyncio sem=asyncio.Semaphore(3)#信号量指定为3asyncdefbranch(num):asyncwithsem:#通过异步上下文关键子控制并发量print(f"获取当前数字:{num}")awaitasyncio.sleep(0.5)asyncdefmain(): tasks=[asyncio.creat...
通过使用 asyncio.Semaphore 和 “async with” 表达式，可以在协程中安全地获取和释放信号量，从而实现对...
在上述代码中,我们首先创建了一个信号量对象semaphore,并将并发数量限制为2。然后,我们创建了5个worker协程任务,并将它们添加到任务列表中。在每个worker任务中,我们使用async with semaphore语句来获取信号量,表示当前任务需要占用一个信号量资源。在任务执行完毕后,会自动释放信号量资源。 通过这种方式,我们可以限制并发...