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}") queue.task_done()async def main(limit): queue = asyncio.Queue() workers = [a...
(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...
asyncio.create_task 和 asyncio.gather 是两个重要的工具,用于并发运行多个协程。 asyncio.create_task asyncio.create_task用于将协程包装成任务,使其能够在事件循环中并发运行。 importasyncioasyncdeftask1():awaitasyncio.sleep(1)print("Task 1 completed")asyncdeftask2():awaitasyncio.sleep(2)print("...
在Python中使用Asyncio系统(3-4)Task和 Task 和 Future 前面我们讨论了协程,以及如何在循环中运行它们才有用。现在我想简单谈谈Task和Future api。你将使用最多的是Task,因为你的大部分工作将涉及使用create_task()函数运行协程,就像在第22页的“快速开始”中设置的那样。Future类实际上是Task的超类,它提供了...
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...
task = asyncio.create_task(my_coroutine()) await task asyncio.run(main()) AI代码助手复制代码 输出: CoroutineisrunningCoroutineisdone AI代码助手复制代码 4.2asyncio.gather() asyncio.gather()函数用于并发运行多个协程,并等待它们全部完成。它返回一个包含所有协程结果的列表。
return "task2 result" async def main(): results = await asyncio.gather(task1(), task2()) print(results) 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。
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。
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...