展开

关键词

首页关键词asyncio.run

asyncio.run

相关内容

云服务器

云服务器

腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。
  • Python3.7的新API:asyncio.run()

    其中我个人比较喜欢的一个新API是asyncio.run()方法,可以省去显式的定义事件循环的步骤。printed at 05:15:292 printed at 05:15:334 printed at 05:15:340 printed at 05:15:357 printed at 05:15:35使用asyncio.run()函数执行异步函数asyncio.run()函数的官方文档是这样子的:Signature: asyncio.run(main, *, debug=False)Docstring:Run a coroutineExample: async def main(): await asyncio.sleep(1) print(hello) asyncio.run(main())File: c:userspcappdatalocalprogramspythonpython37libasynciorunners.pyTypeprinted at {datetime.datetime.utcnow().strftime(%H:%M:%S )}) async def main(): await asyncio.gather(*) asyncio.run
    来自:
    浏览:6919
  • 不看官方文档,这个问题你可能会束手无策

    摄影:产品经理产品经理亲自下厨做的鸡 jio jio 在 Python 3.7版本开始,引入了新功能asyncio.run来快速运行一段异步代码。await resp.json() print(ip) loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())运行效果如下图所示:现在有了asyncio.run为了解释这个报错的原因,我们来看看 Python 的官方文档中,asyncio.run的相关说明,如下图所示:其中画红色方框的两个地方:This function cannot be called when所以,当我们调用asyncio.run的时候,必须确保当前线程没有事件循环正在运行。但当代码运行到asyncio.run的时候,又准备创建一个新的事件循环,自然而然程序就运行错了。
    来自:
    浏览:769
  • 广告
    关闭

    云+社区杂货摊第四季上线啦~

    攒云+值,TOP 100 必得云+社区定制视频礼盒

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到
  • Python笔记(十八):协程asyncio

    asyncio1、asyncio 用async 修饰词来声明异步函数2、asyncio.create_task(异步函数)来创建任务3、通过await asyncio.gather(任务)来执行任务4、通过asyncio.run(函数)来触发运行5、一个比较好的方式是asyncio.run(main())作为程序入口,在程序运行周期内,只调用一次asyncio.run()例如:请求5次这个url https:www.java.comzh_CNasyncio.gather(*tasks) #*表示解包列表,解包字典则用2个星号**24 25 26 start_time = datetime.datetime.now()27 print(start_time)28 asyncio.run
    来自:
    浏览:128
  • Python协程-asyncio、asyncawait

    await 语句执行可等待对象(Coroutine、Task、Future)使用 asyncio.create_task 创建任务,将异步函数(协程)作为参数传入,等待event loop执行使用 asyncio.runtask1 print(task1 结束) await task2 print(task2 结束) if __name__ == __main__: start = time.perf_counter() asyncio.run解释:1、asyncio.run(main()),程序进入main()函数,开启事件循环2、创建任务task1、task2并进入事件循环等待运行3、输出准备开始4、执行await task1,用户选择从当前主任务中切出async def main(): await asyncio.gather(a(), b()) if __name__ == __main__: start = time.perf_counter() asyncio.runproducer_1, producer_2, return_exceptions=True) if __name__ == __main__: start = time.perf_counter() asyncio.run
    来自:
    浏览:828
  • Python asyncio对等待和任务感到困惑

    completed (should take # around 2 seconds.) await task1 await task2 print(ffinished at {time.strftime(%X)}) asyncio.runcompleted (should take # around 2 seconds.) await task1 await task2 print(ffinished at {time.strftime(%X)}) asyncio.run
    来自:
    回答:2
  • python协程

    print(Maoli prints + str(num) + OK)async def main(nums): for num in nums: await print_num(num)%time asyncio.runprint(Maoli prints + str(num) + OK)async def main(nums): tasks = for task in tasks: await task%time asyncio.runprint(Maoli prints + str(num) + OK)async def main(nums): tasks = await asyncio.gather(*tasks)%time asyncio.run) await asyncio.gather(consumer_1, consumer_2, producer_1, producer_2, return_exceptions=True)%time asyncio.run
    来自:
    浏览:185
  • 关于asyncio知识(一)

    in bar) await asyncio.sleep(0) print(back bar)async def main(): tasks = await asyncio.gather(*tasks)asyncio.run这里我们看到coroutine通过await的方式将控制权交还给了event loop,并切换到计划执行的下一个任务关于gather的使用这里可以暂时忽略,后面文章会详细说明最后使用的asyncio.runprint({} {}.format(>> * (i + 1), result)) print(all took: {:.2f} seconds.format(time.time() - start))asyncio.run我们也可以通过调用cancel来专门取消future,不过在python3.7之后,asyncio.run替我们做了这些事情,我们把上面的那个出现Task was destroyed but it isdone, pending = await asyncio.wait( futures ) print(done) for future in done: print(future.result())asyncio.run
    来自:
    浏览:328
  • 如何使用hypercorn的telethon?

    import asynciofrom hypercorn.asyncio import serve asyncio.run(serve(app, config)) # value for config
    来自:
    回答:1
  • python学习要点(二)

    sleep_time) print(OK {}.format(url)) async def main(urls): tasks = for task in tasks: await task %time asyncio.run最后,我们需要 asyncio.run 来触发运行。asyncio.run 这个函数是 Python 3.7 之后才有的特性。一个非常好的编程规范是,asyncio.run(main()) 作为主程序的入口函数,在程序运行周期内,只调用一次 asyncio.run。sleep_time) print(OK {}.format(url)) async def main(urls): tasks = await asyncio.gather(*tasks) %time asyncio.runcancel() res = await asyncio.gather(task_1, task_2, task_3, return_exceptions=True) print(res) %time asyncio.run
    来自:
    浏览:172
  • 如何使异常机器人异步等待多个消息的反应?

    == player,# timeout=60)# except asyncio.TimeoutError:# return None## return reaction.emoji## return asyncio.run1: multiprocessing.pool.ThreadPool pool = ThreadPool(processes=2) author_result = pool.apply_async(asyncio.run, args=(rps_dm_helper(ctx.author, opponent),)) opponent_result = pool.apply_async(asyncio.run, args=(
    来自:
    回答:1
  • 剖析灵魂,为什么aiohttp默认的写法那么慢?

    httpbin.orgdelay3) await session.get(http:httpbin.orgdelay5) end = time.time() print(f总共耗时:{end - start}) asyncio.run#loop = asyncio.get_event_loop()#loop.run_until_complete(main()) 注意,如果你的 Python 版本大于等于 3.7,那么你可以直接使用asyncio.runsession.get(http:httpbin.orgdelay5)) await task1 await task2 end = time.time() print(f总共耗时:{end - start}) asyncio.run
    来自:
    浏览:303
  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
    来自:
  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
    来自:
  • 专用宿主机

    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
    来自:
  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
    来自:
  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
    来自:
  • 弹性伸缩

    腾讯弹性伸缩(AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理,同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼,对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。
    来自:
  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
    来自:
  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
    来自:

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券