async def main(): start = time.time() results = await process_all_items() end = time.time() print("\n".join(results)) print(f"总耗时:{end - start:.2f} 秒") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) # ---运行结果如下: 开始处理 处理中:任务A 处理中:任务B 处理...
async def process(self, item): # 异步处理任务 print(f"正在处理任务:{item}") process_time = random.uniform(0.5, 2.0) await asyncio.sleep(process_time) return f"处理完成:{item},耗时 {process_time:.2f} 秒" async def main(): items = ["任务A", "任务B", "任务C"] async with Async...
asyncio.wait_for(aw, timeout, *, loop=None)¶wait_for需要传入一个awaitable类型的参数,往往用作回调。而timeout,不需要回调参数不会去创建一个新任务.另外timeout使用的是上下文管理器的形式。 如果仅仅需要给代码片段加超时逻辑,首选timeout。 async with timeout(1.5) as cm: await inner() print(cm...
2.0)try:# 设置1秒超时awaitasyncio.wait_for(asyncio.sleep(process_time),timeout=1.0)returnf"处理完成:{item},耗时{process_time:.2f}秒"exceptasyncio.TimeoutError:returnf"处理超时:{item}"asyncdefmain():items=["任务A","任务B","任务C","任务D"]tasks=[asyncio.create_task(process_item(item...
而timeout,不需要回调参数不会去创建一个新任务.另外timeout使用的是上下文管理器的形式。 如果仅仅需要给代码片段加超时逻辑,首选timeout。 async with timeout(1.5) as cm: await inner()print(cm.expired) 1. 如果1.5s可以运行完打印true,否则打印false,表示超时。
python实现协程的方法有很多,早期的有greenlet库、curio库等,也可以通过生成器yield,本文学习的是从3.4开始支持的asyncio库以及3.5开始支持的async和await关键字的实现方式。 协程是基于生成器yield开发的,核心是异步处理机制,所以3.5之后支持协程的模块为asyncio,实际是异步IO的模块。
import aiohttp import asyncio import time import requests async def main(): async with aiohttp.ClientSession(timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)) as session: async with session.get('https://blog.csdn.net/lady_killer9/article/details/108763489') as response: await response.text() def get_...
async def get_body(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: try: with async_timeout.timeout(10): async with session.get(url, headers=headers) as response: if response.status == 200: html = await response.text() return {'error': '', 'html': html} ...
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。
results=pool.map(rpc_client,host_port_list)File"/opt/soft/python-2.7.10/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py",line251,inmapreturnself.map_async(func,iterable,chunksize).get()File"/opt/soft/python-2.7.10/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py",line567,ingetraise self._valueValueError:signal on...