asyncio.gather是一个用于并行执行多个协程的函数。它接收任意数量的协程，并返回一个在所有协程完成后结果的列表。这使得我们可以同时启动多个任务，并在所有任务完成后获取结果。import asyncioasync def fetch_data(x): await asyncio.sleep(1) # 模拟IO操作 return f"Data {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...
Python 的 asyncio 库是一个用于编写单线程并发代码的库,它通过使用协程(coroutine)来实现异步操作。asyncio 通过事件循环(Event Loop)来调度和协调协程的执行,使得可以在不阻塞主线程的情况下执行 I/O 密集型任务。这使得 asyncio 非常适合处理网络请求、文件 I/O 等需要等待的操作。 2. asyncio.create_task() ...
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("...
await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时操作 return n async def main(): tasks = [] for i in range(100): tasks.append(asyncio.create_task(get_number(i))) numbers = await asyncio.gather(*tasks) print(numbers) if __name__ == '__main__': ...
event loop使用协作调度:event loop 同一时刻只能运行一个Task。当 Task 需要await Future对象完成,那么 event loop 将运行其他 Task、回调、或者执行IO操作。 可以使用高层级的asyncio.create_task()、 低层级的 loop.create_task()、ebsure_future()方法创建 Task,但不鼓励手动直接实例化 Task 对象。 在Task 被...
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。如果列表中传入的不是create_task方法创建的协程任务,它会自动将函数封装成协程任务,如下所示: ...
在上述示例中,fetch_data函数模拟了一个I/O操作,asyncio.gather则同时运行三个这样的操作。 2. 控制并发数的方法 在某些情况下,我们可能希望限制同时运行的任务数量。以下是几种控制并发数的方法。 2.1 使用Semaphore asyncio.Semaphore是一种信号量,可以用来限制并发访问某个资源的数量。我们可以使用信号量在任务执行...
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。 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 `Tim...
模拟IO操作 return f"Data {x}" async def main(): results = await asyncio.gather( ...