await an_async_function() # 一个异步的函数, 也是可等待的对象 以下是不可等待的: await time.sleep(3) x = await 'hello' # <class 'str'> doesn't define '__await__' x = await 3 + 2 # <class 'int'> dosen't define '__await__' x = await None # ... x = await a_sync_fu...
然而看了很多文章和,才发现极少提到 async 和 await 实际意义的,绝大部分仅止步于对 asyncio 库的使用,真正有所帮助的只有《How the heck does async/await work in Python 3.5?》和《A tale of event loops》这两篇。 在接着写下去之前,我先列举一些 PEPs 以供参考: PEP 255 — Simple Generators PEP 34...
asyncdefslow_function():awaitasyncio.sleep(100)asyncdefmain():try:awaitasyncio.wait_for(slow_function(),timeout=5.0)exceptTimeoutError:print(‘Function was too slow:(‘)asyncio.run(main()) 由于协程函数尝试休眠 100 秒,因此会引发 TimeoutError,因为 wait_for 中的超时仅设置为 5 秒: Function w...
asyncdefhello3(a,b):print("Hello world 03 begin") await asyncio.sleep(4)#模拟耗时任务4秒print("Hello again 03 end")returna*b asyncdefmain(): results=await asyncio.gather(hello1(10,5),hello2(10,5),hello3(10,5))forresultinresults:print(result) asyncio.run(main())'''运行结果为: ...
python实现协程的方法有很多,早期的有greenlet库、curio库等,也可以通过生成器yield,本文学习的是从3.4开始支持的asyncio库以及3.5开始支持的async和await关键字的实现方式。 协程是基于生成器yield开发的,核心是异步处理机制,所以3.5之后支持协程的模块为asyncio,实际是异步IO的模块。
//www.sina.com.cn/' ] # p=Pool(3) # for url in urls: # p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page) # p.close() # p.join() p=ProcessPoolExecutor(3) for url in urls: p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #parse_page拿到的是一个future对象...
result=await async_function()print(result) run(await_coroutine())#1 2.4 异步生成器 asyncdefasync_fun(): asyncforiingenerator_async_fun():print(i) asyncdefgenerator_async_fun():yield1if__name__=='__main__': async_fun().send(None) ...
# 异步装饰器(包含实际执行耗时)importasyncioimporttimefromfunctoolsimportwrapsclassTimeOutErr(Exception):def__init__(self,message:str="Function execution timed out",exec_time:float=None):self.message=message self.exec_time=exec_timesuper().__init__(message)defasync_timeout(timeout:float):defdecor...
importasyncioasyncdefmy_async_function():try:awaitasyncio.wait_for(asyncio.sleep(5),timeout=3)exceptasyncio.TimeoutError:print("异步操作超时")asyncio.run(my_async_function()) 异步IO中的并发限制 有时候,为了避免资源耗尽,需要限制并发任务的数量。Asyncio提供了Semaphore来限制并发量。
wait_for代码如下: async def wait_for(fut, timeout, *, loop=None): if loop is None: loop = events.get_event_loop() if timeout is None: return await fut if timeout <= 0: fut = ensure_future(fut, loop=loop) if fut.done(): return fut.result() fut.cancel() raise futures.Time...