我需要一个项目使用几百个线程,每个线程都应该运行一个异步函数。最后,我需要收集所有线程的结果。我有下面的例子,但它同步工作。
import asyncio
import concurrent.futures
async def count():
print("One")
# here I need to use an asynchronous function
await asyncio.sleep(2)
print("Two")
return "some result"
async def main(
我尝试执行asynchronous requests,如下所示:
# Example 2: asynchronous requests
import asyncio
import aiohttp
import time
import concurrent.futures
no = int(input("time of per "))
num_requests = int(input("enter the no of threads "))
no_1 = no
avg = 0
async def fetch():
async with aiohttp.C
我一次读取数千个文件,在从每个文件生成行之前,我需要对每个文件执行操作。为了提高性能,我想我可以在等待读取新文件时,使用异步执行对文件(并生成行)的操作。
但是,从print语句中,我可以看到所有的文件都被打开和收集,然后每个文件被迭代(与没有异步的情况相同)。
我觉得我遗漏了一些很明显的东西,就是异步尝试,同步。
import asyncio
async def open_files(file):
with open(file) as file:
# do stuff
print('opening files')
re
我尝试使用run_in_executor,并有一些问题。下面是代码(基本上是来自docs的复制)
import asyncio
import concurrent.futures
def cpu_bound(val):
# CPU-bound operations will block the event loop:
# in general it is preferable to run them in a
# process pool.
print(f'Start task: {val}')
sum(i * i for i in
上面有很多关于asyncio的帖子,问了很多关于asyncio的具体问题,但我不能掌握在特定情况下使用什么的正确方法。 假设我想并行解析和爬行多个网页。我可以通过至少3种不同的方法来使用asyncio: 使用pool.submit with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as pool:
result_futures = list(map(lambda x: pool.submit(my_func, x), my_list))
for future in as_completed(result_futures):
res
我有两个简单的服务在本地运行。(代码如下)。为什么当我同时发送100个请求时,响应会在300秒内返回。它在幕后做什么? 服务#1,通过调用http://localhost:8080 import os
os.environ['PYTHONASYNCIODEBUG'] = '1'
import json
from aiohttp import web
import aiohttp
import asyncio
import importlib
import time
#tasks = []
n = 0
m = 0
def mcowA(m):
prin
我想使用python并行运行多个HTTP请求。我使用asyncio尝试了这个名为aiohttp的模块。
import aiohttp
import asyncio
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for i in range(10):
async with session.get('https://httpbin.org/get') as response:
html = await response