import asyncioasync def worker(queue): while True: x = await queue.get() if x is None: # None作为退出信号 break await asyncio.sleep(1) # 模拟IO操作 print(f"Processed {x}")
(一)asyncio的基本使用框架,python高效处理数据,asyncio.gather(),asyncio. create_task(),asyncio.run(main()) asyncio 是Python 3.4 引入的标准库,是一个基于事件循环的异步 I/O 并发库。它提供了一种协作式的多任务处理方式,使得我们能够在一个线程中并发处理多个 I/O 操作。它通过将 I/O 操作转化为异步...
asyncio.run(main()) ``` 这里的 `task1` 和 `task2` 将并发执行,`asyncio.gather()` 返回的结果列表包含两个任务的结果。 3. **超时控制** `asyncio.wait_for()` 可以为协程设置超时时间,当协程在规定时间内未完成时会引发 `TimeoutError`。 ```python async def slow_task(): await asyncio.sleep...
下面是一个使用 `Semaphore` 控制并发数量的例子：```pythonimport asyncioasync def my_coroutine(task_...
sleep(delay=delay) print(say_what) async def main(): task1 = asyncio.create_task(say_after(4, 'hello')) task2 = asyncio.create_task(say_after(2, 'world')) print(f"start at {time.strftime('%X')}") await task1 await task2 print(f"finished at {time.strftime('%X')}") asyncio...
tasks.append(asyncio.create_task(func1(i))) await asyncio.wait(tasks) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main()) 执行效果如下所示,你会发现4个协程任务并不是按顺序执行的。 对于收集多个协程任务,Python还提供了新的asyncio.gather方法,它的作用asyncio.wait方法类似,但更强大。如果列表中传...
tasks.append(asyncio.create_task(get_number(i))) numbers = await asyncio.gather(*tasks) print(numbers) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 上述代码中,我们定义了一个get_number()协程函数,它模拟一个耗时...
在上面的代码中,通过asyncio.create_task(my_task())创建了一个异步任务对象task,然后通过await task等待任务完成,最后打印出任务的返回结果。 总的来说,通过await、async、gather、task和join等关键字和方法,可以实现Python的异步编程,提高程序的并发执行能力,从而提高效率和性能。
任务(Task)对象用于封装协程对象,保存了协程运行后的状态,使用 run_until_complete() 方法将任务注册到事件循环; 如果我们想要使用多任务,那么我们就需要同时注册多个任务的列表,可以使用 run_until_complete(asyncio.wait(tasks)), 这里的tasks,表示一个任务序列(通常为列表) 注册多个任务也可以使用run_until_complete...
#运行create_tast函数 asyncio.run(create_task()) 5、asyncio.gather()使用 #如果你想同时执行多个程序,可以使用asyncio.gather() async def create_gather(): task1 = asyncio.create_task(my_coroutine('task1',1)) task2 = asyncio.create_task(my_coroutine('task2',1)) ...