任务:用asyncio.create_task()方法创建的任务 Future:是一种特殊的 低层级 可等待对象,表示一个异步操作的 最终结果。当一个 Future 对象 被等待,这意味着协程将保持等待直到该 Future 对象在其他地方操作完毕。在 asyncio 中需要 Future 对象以便允许通过 async/await 使用基于回调的代码。通常情况下
@File : task_async.py @Desc : task async handle """ import redis import json def handle_test(data): print("has get the data by redis list...") print("the name is %s" % data['name']) TASKS_FUNC_MAP = {'test': handle_test} def main(): conn = redis.Redis(host='localhost'...
[2024-12-25 18:17:32,517:INFO/MainProcess]Tasktasks.read_table_tasks.async_read_table_info_task[92ae44b2-d791-4706-960a-477ef70206d3]received[2024-12-25 18:17:32,518:INFO/MainProcess]开始添加读取表格信息任务到队列,[2024-12-25 18:17:32]enterprise_id:1750727272898039810,table_id:eb9d...
async def request(): url ='http://127.0.0.1:5000'# 访问flask搭建的服务器(睡眠3秒),模仿IO阻塞 print('Waiting for', url) result = awaitget(url) print('Get response from', url,'Result:', result) tasks = [asyncio.ensure_future(request())for_inrange(5)] loop = asyncio.get_event_lo...
<Task finished coro=<do_some_work() done, defined at /Users/ghost/Rsj217/python3.6/async/async-main.py:17> result=None> TIME: 0.0003490447998046875 创建task后,task在加入事件循环之前是pending状态,因为do_some_work中没有耗时的阻塞操作,task很快就执行完毕了。后面打印的finished状态。
):awaitasyncio.sleep(1)return"非阻塞操作完成"asyncdefmain():# 同时执行阻塞和非阻塞操作tasks=[...
import asyncio import requests import time start = time.time() async def request(): url = 'http://127.0.0.1:5000' print('Waiting for', url) response = requests.get(url) print('Get response from', url, 'Result:', response.text) tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in ...
在现代软件开发中,定时任务(Cron Jobs)是确保应用程序按时执行某些操作的重要组成部分。本文将介绍九种在Python中实现后台服务定时任务的方案,帮助开发者选择适合自己需求的方法。 1. 使用time.sleep() 实现方式 可以使用简单的time.sleep()方法创建一个循环,以固定间隔执行任务。
wait(tasks)) 2、 API 差异 如果您使用的是异步客户端,那么有一些 API 使用异步方法。 2.1 发出请求 请求方法都是异步的,因此您应该response = await client.get(...)对以下所有内容使用样式: • AsyncClient.get(url, ...) • AsyncClient.options(url, ...) • AsyncClient.head(url, ...) ...
比如,开发者可以借助Python实现分布式任务调度(如Celery),进行大规模数据并行处理(如Dask),搭建微服务架构(Flask、Django),甚至是与各类分布式存储系统(如HDFS)、消息队列(RabbitMQ、Kafka)无缝对接。 举例来说,下面是一个简单的Celery任务定义和调度的Python代码片段: from celery import Celery app = Celery('tasks'...