本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译,剩余部分是本人对原文的理解,在整理过程中我没有刻意地区分二者,这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑,你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文,而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心,程序开启一个无限的循环,程序会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数。
我们可以在我们的 Python 程序中定义协程,就像定义新的子例程(函数)一样。一旦定义,协程函数可用于创建协程对象。“asyncio”模块提供了在事件循环中运行协程对象的工具,事件循环是协程的运行时。
可以查看协程的状态 print(inspect.getgeneratorstate((my_coro))),4种状态
Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本,本文示例代码在 python3.8 上运行的。
从概念上来说,我们都知道多进程和多线程,而协程其实是在单线程中实现多并发。从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含yield关键字的函数。区别在于协程的yield通常出现在表达式的右边:datum = yield。这一下就让初学者瞬间觉得yield关键字不香了,本来以为yield就是简简单单的暂停执行顺手返回个值,结果还能放右边?
[!info] 导语: 在先前的文章《从无栈协程到C++异步框架》中,我们探讨了如何将上层的协程调度器与底层的C++17协程实现以及C++20协程实现相结合,从而构建一个在单线程环境下易于使用的异步框架。通过相关示例,我们发现协程在表达线性类型业务方面具有显著优势。那么,在多线程环境下,当单个协程的执行不再受限于单一线程时,我们能否继续保持这种线性类型业务的友好表达,并在多线程环境中充分利用协程的优势呢?本篇文章将致力于解决这一核心问题。
异步 IO 是一种并发编程设计,Python3.4 开始,已经有专门的标准库 asyncio 来支持异步 IO 操作。你可能会说,我知道并发用多线程,并行用多进程,这里面的知识已经够我掌握的了,异步 IO 又是个什么鬼?本文将会回答该问题,从而使你更加牢固地掌握 Python 的异步 IO 操作方法。
python2.5 中,yield关键字可以在表达式中使用,而且生成器API中增加了 .send(value)方法。生成器可以使用.send(...)方法发送数据,发送的数据会成为生成器函数中yield表达式的值。
最近的新闻里 C++20 已经确认的内容里已经有了协程组件,之前都是粗略看过这个协程草案。最近抽时间更加系统性的看了下接入和实现细节。
所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知。
上一篇文章中,我们介绍了 Python 中的 yield 关键字以及依赖其实现的生成器函数。 python 中的迭代器与生成器
在了解了 Python 并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于 asyncio 的异步IO编程--协程
代码有点多,我都注释过了,该文章仅协程部分,python官网入门教程的化请看我github:python3.9入门教程 群:970353786 代码有点多,不懂可群问我,下面是协程方面的代码demo:
原文中把词汇表放到最后,但是我个人觉得放在最开始比较好,这样可以增加当你看原文时的理解程度
一直对asyncio这个库比较感兴趣,毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块,python也是在python 3.4中引入了协程的概念。也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的? 异步网络操作 并发 协程 python3.0时代,标准库里的异步网络模块:select(非常底层) python3.0时代,第三方异步网络库:Tornado python3.4时代,asyncio:支持TCP,子进程 现在的asyncio,有了很多的模块已经在支持:aiohttp,aiodns
协程(Coroutine)一种电脑程序组件,该程序组件通过允许暂停和恢复任务,为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序,通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数)。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师杨良聪。 协程(coroutine)是在执行过程中可以被挂起,在后续可以被恢复执行的函数。在C++20中,当一个函数内部出现了co_await、co_yield、co_return中的任何一个时,这个函数就是一个协程。 C++20协程的一个简单的示例代码:
背景 在Python中使用日志最常用的方式就是在控制台和文件中输出日志了,logging模块也很好的提供的相应 的类,使用起来也非常方便,但是有时我们可能会有一些需求,如还需要将日志发送到远端,或者直
协程:又称为微线程,在一个线程中执行,执行函数时可以随时中断,由程序(用户)自身控制,执行效率极高,与多线程比较,没有切换线程的开销和多线程锁机制。
之前在看gevent的时候不小心又看到了这个模块,gevent其实并不是python官方的标准库,有一些缺陷,所以这个时候Asyncio出现了。
在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的。
导语 | 在c++20标准正式推出后,asio也对c++20 coroutine做了支持,虽然推出时间尚短,有一些不那么尽善尽美的地方,但其中的一些点还是值得我们学习的。asio最新版本的协程实现有两版,本文我们主要以作者在《Why C++20 is the Awesomest Language for Network Programming》中演示的那版来进行内容的展开。我们先从一个实际的使用示例出发,来逐步了解asio coroutine的整体设计。 一、asio协程的简单示例 大部分时候我们使用asi
上一章节介绍了协程的现状,并以libco为例介绍了主流有栈协程的实现原理。这一篇,我们开始进入C++20原生协程的研究。
我们可以使用 asyncio.wait_for() 函数等待 asyncio 任务或协程超时完成。如果在任务完成之前超时已过,任务将被取消。
asyncio 的一个好处是我们可以同时运行许多协程。这些协同程序可以在一个组中创建并存储,然后同时一起执行。这可以使用 asyncio.gather() 函数来实现。
更多 https://mp.weixin.qq.com/s/nW8pa1qYgBtGxolMWYH6kA
在第一篇文章『揭开 asyncio 的神秘面纱 : 从 hello world 说起』中, 我们提出一个问题:Python 协程和生成器行为非常类似,它们究竟是什么关系? 在这篇文章中,我们就来探索、解决这个疑问。
我们可以通过 asyncio.wait() 函数等待异步任务完成。可以等待不同的条件,例如所有任务完成、第一个任务完成以及第一个任务因异常而失败。
适合 asyncio 的协程要由调用方驱动,并由调用方通过 yield from 调用(语法过时了,新版的用 async / await ) 或者把协程传给 asyncio 包中的某个函数
从语法上来看,协程和生成器类似,都是定义体中包含yield关键字的函数。 yield在协程中的用法: 在协程中yield通常出现在表达式的右边,例如:datum = yield,可以产出值,也可以不产
前言 Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本,本文示例代码在 python3.8 上运行的。 什么是协程? 网上有个关于洗衣机的例子,写的挺好的,借用下 假设有1个洗衣房,里面有10台洗衣机,有一个洗衣工在负责这10台洗衣机。那么洗衣房就相当于1个进程,洗衣工就相当1个线程。如果有10个洗衣工,就相当于10个线程,1个进
Asyncio 任务可以通过调用它们的 cancel() 方法来取消。我们可以通过将任务包装在对 asyncio.shield() 的调用中来保护任务不被取消。
我们先介绍下 async/await 语法,要不然看完这篇可能会困惑,为什么之前使用 asyncio.coroutine 装饰器 和 yield from,这里都是 用的 async 和 await?
爬虫是 IO 密集型任务,比如我们使用 requests 库来爬取某个站点的话,发出一个请求之后,程序必须要等待网站返回响应之后才能接着运行,而在等待响应的过程中,整个爬虫程序是一直在等待的,实际上没有做任何的事情。
今年,在一次内部技术分享会上,我要分享的内容涉及到一些 python 协程,我又去看 asyncio 的文档。
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语 | 本文我们将尝试对整个 C++的协程做深入浅出的剖析,方便大家的理解。再结合上层的封装,最终给出一个 C++异步框架实际业务使用的一种形态,方便大家更好的在实际项目中应用无栈协程。 浅谈协程 在开始展开协程前,我们先来看一下一些非 C++语言中的协程实现。 (一)其他语言中的协程实现 很多语言里面,协程是作为 "一类公民" 直接加入到语言特性中的, 比如: Dart1.9示例代码 Future<int> getPage(t) async {
前面的文章中我们尝试从 C++17 和 C++20 的角度分别探讨过其中无栈协程的包装机制和使用, 但其中的设计由来, 原理, 剥析的并不多. 这也导致对相关特性不太熟悉的读者要理解相关内容存在比较大的成本. 本篇我们将更多的回归原理, 背后的设计, 尝试对整个C++的协程做深入浅出的剥析, 方便大家的理解. 再结合上层的封装, 最终给出一个C++异步框架实际业务使用的一种形态, 方便大家更好的在实际项目中应用无栈协程. PS: 本文的主要内容与IEG课程 <> 基本一致, 文字版细节更多, 更适合阅读.
作者:fangshen,腾讯 IEG 游戏客户端开发工程师 导语 本文我们将尝试对整个 C++的协程做深入浅出的剥析, 方便大家的理解. 再结合上层的封装, 最终给出一个 C++异步框架实际业务使用的一种形态, 方便大家更好的在实际项目中应用无栈协程。 1. 浅谈协程 在开始展开协程前, 我们先来看一下一些非 C++语言中的协程实现. 1.1 其他语言中的协程实现 很多语言里面, 协程是作为 "一类公民" 直接加入到语言特性中的, 比如: 1.1.1 Dart1.9 示例代码 Future<int> get
在异步编程中,asyncio 是 Python 中的一种常用的异步 I/O 库。在使用 asyncio 编写程序时,由于异步任务之间存在依赖关系,因此错误调试是非常重要的。
本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类,这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用,不仅适用于线程,还适用于进程——对于计算密集型任务非常有用。
协程是在用户进程中,按照用户预先设定的执行流程进行上下文切换,从而在开销远小于多线程/多进程并发的条件下实现程序的并发执行。 asyncio,tornado 和 gevent 在 python 原有协程机制的基础上封装了更为易用的高层次 api,本文我们就来详细介绍 asyncio 包基于协程实现的异步 IO。
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