importasyncioimportrandomimportaiohttpasyncdefproducer(queue):for_inrange(10):sleep_time=random.randint(1,2)awaitqueue.put(sleep_time)asyncdefconsumer(queue):whileTrue:sleep_time=queue.get()size=queue.qsize()print(f'当前队列有:{size} 个元素')url=f'http://httpbin.org/delay/{sleep_time}'asy...
await q.put(i) print('producer: added task {} to the queue'.format(i)) # Add None entries in the queue # to signal the consumers to exit print('producer: adding stop signals to the queue') for i in range(num_workers): await q.put(None) print('producer: waiting for queue to e...
导致任务执行返回的数据大量堆积,也就是所我们需要限制任务的处理总量,而不是并发量, 这时候就可以采用asyncio.Queue(maxsize=0)来进行控制, 我们可以通过设定maxsize来设定队列的总长度,当队列满时,put操作就会被挂起, 直到后续逻辑逐渐消化掉了队列里的任务后,才能继续添加,这样就实现了对任务堆积总量的控制。
asyncio.Queue与其它队列是一样的,都是先进先出,它是为协程定义的 例子如下: import asyncio async def consumer(n, q): print('consumer {}: starting'.format(n)) while True: print('consumer {}: waiting for item'.format(n)) item = await q.get() ...
Python Asyncio生产者-消费者工作流拥塞/队列增长 python multithreading python-asyncio python-multithreading producer-consumer 我一直在写一个Python应用程序,其中: 有一个async函数producer,它监听websocket上传入的items,并将这些items放入queue = asyncio.Queue()。 有一个async函数consumer,它通过不同的websocket连接...
asyncio:Python 标准库,为运行和管理协程提供了基础和API。 1、同步和异步的区别: 假设你去参加象棋比赛,有以下条件: 24 个对手 在5 秒内使每盘棋移动 对手各花费 55 秒采取行动 游戏平均 30 对动作(总共 60 个动作) 同步:你一次只能和一个对手下棋,在一局比赛结束前不能进入下一个。每个游戏需要(55 + ...
异步IO:asyncio,在单线程利用CPU和IO同时执行的原理,实现函数异步执行。 额外的辅助功能: 使用Lock对共享资源加锁,防止冲突访问。 使用Queue实现不同线程/进程之间的数据通信,实现生产者-消费者模式 使用线程池Pool/进程池Pool,简化线程/进程的任务提交、等待结束、获取结果。 使用subprocess启动外部程序的进程,并进行输...
Python之asyncio模块的使用 2019-12-20 11:09 − asyncio模块作用:构建协程并发应用的工具 python并发的三大内置模块,简单认识: 1、multiprocessing:多进程并发处理 2、threading模块:多线程并发处理 3、asyncio模块:协程并发处理 1、启动一个协程,任务无返回值,需要注意:async的使用 ... 小粉优化大师 0 5174 ...
asyncio.Queue(maxsize=0): 创建一个异步队列,用于协程间的通信。 asyncio.shield(task): 创建一个保护性Future,即使被取消也不会影响其底层任务的执行。 示例1: import asyncio async def print_message(): print("Hello print_message") return "Hello world!" async def main(): print("Hello main before...
队列是一种只允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表。 在Python文档中搜索队列(queue)会发现,Python标准库中包含了四种队列,分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / …