导语:本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及我的心得,打算入门Python的朋友们能够来一块儿学习并交流。
本文重点:python
一、了解asyncio包的功能和使用方法;
二、了解如何避免阻塞型调用;
三、学会使用协程避免回调地狱。
并发:一次处理多件事。
并行:一次作多件事。并发用于制定方案,用来解决可能(但未必)并行的问题。并发更好。
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了解asyncio的4个特色:编程
asyncio包使用事件循环驱动的协程实现并发。
适合asyncio API的协程在定义体中必须使用yield from,而不能使用yield。
在协程中使用yield from须要注意两点:api
但在asyncio包的API中使用yield from还需注意两个细节:服务器
asyncio包中编写的协程链条始终经过把最外层委派生成器传给asyncio包API中的某个函数驱动,例如loop.run_until_complete()。即不经过调用next()函数或 .send()方法驱动协程。
编写的协程链条最终经过yield from把职责委托给asyncio包中的某个协程函数或协程方法。即最内层的子生成器是库中真正执行I/O操做的函数,而不是咱们本身编写的函数。
实例——经过asyncio包和协程以动画形式显示文本式旋转指针:多线程
import asyncio import itertools import sys @asyncio.coroutine # 交给 asyncio 处理的协程要使用 @asyncio.coroutine 装饰 def spin(msg): for char in itertools.cycle('|/-\\'): status = char + ' ' + msg print(status) try: yield from asyncio.sleep(.1) # 使用 yield from asyncio.sleep(.1) 代替 time.sleep(.1),这样的休眠不会阻塞事件循环。 except asyncio.CancelledError: # 若是 spin 函数苏醒后抛出 asyncio.CancelledError 异常,其缘由是发出了取消请求,所以退出循环。 break @asyncio.coroutine def slow_function(): # slow_function 函数是协程,在用休眠伪装进行 I/O 操做时,使用 yield from 继续执行事件循环。 # 伪装等待I/O一段时间 yield from asyncio.sleep(3) # yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交给主循环,在休眠结束后恢复这个协程。 return 42 @asyncio.coroutine def supervisor(): # supervisor 函数也是协程 spinner = asyncio.async(spin('thinking!')) # asyncio.async(...) 函数排定 spin 协程的运行时间,使用一个 Task 对象包装spin 协程,并当即返回。 print('spinner object:', spinner) result = yield from slow_function() # 驱动 slow_function() 函数。结束后,获取返回值。 # 同时,事件循环继续运行,由于slow_function 函数最后使用 yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交回给了主循环。 spinner.cancel() # Task 对象能够取消;取消后会在协程当前暂停的 yield 处抛出 asyncio.CancelledError 异常。协程能够捕获这个异常,也能够延迟取消,甚至拒绝取消。 return result if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环的引用 result = loop.run_until_complete(supervisor()) # 驱动 supervisor 协程,让它运行完毕;这个协程的返回值是此次调用的返回值。 loop.close() print('Answer:', result)
线程:调度程序在任什么时候候都能中断线程。必须记住保留锁。去保护程序中的重要部分,防止多步操做在执行的过程当中中断,防止数据处于无效状态。
协程:默认会作好全方位保护,以防止中断。对协程来讲无需保留锁,在多个线程之间同步操做,协程自身就会同步,由于在任意时刻只有一个协程运行。
并发
在asyncio包中,期物和协程关系紧密,由于可使用yield from从asyncio.Future对象中产出结果。这意味着,若是foo是协程函数,抑或是返回Future或Task实例的普通函数,那么能够这样写:res=yield from foo()。这是asyncio包中不少地方能够互换协程与期物的缘由之一。异步
使用多线程处理大量链接时将耗费过多的内存,故此一般使用回调来实现异步调用。
async
@asyncio.coroutine def download_one(cc, base_url, semaphore, verbose): try: with (yield from semaphore): image = yield from get_flag(base_url, cc) except web.HTTPNotFound: status = HTTPStatus.not_found msg = 'not found' except Exception as exc: raise FetchError(cc) from exc else: loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环对象的引用 loop.run_in_executor(None, # None 使用默认的 TrreadPoolExecutor 实例 save_flag, image, cc.lower() + '.gif') # 传入可调用对象 status = HTTPStatus.ok msg = 'OK' if verbose and msg: print(cc, msg) return Result(status, cc)
asyncio 的事件循环背后维护一个 ThreadPoolExecutor 对象,咱们能够调用 run_in_executor 方法, 把可调用的对象发给它执行。异步编程
回调地狱:若是一个操做须要依赖以前操做的结果,那就得嵌套回调。
Python 中的回调地狱:
def stage1(response1): request2 = step1(response1) api_call2(request2, stage2) def stage2(response2): request3 = step2(response2) api_call3(request3, stage3) def stage3(response3): step3(response3) api_call1(request1, step1)
使用 协程 和 yield from 结构作异步编程,无需用回调:
@asyncio.coroutine def three_stages(request1): response1 = yield from api_call1() request2 = step1(response1) response2 = yield from api_call2(request2) request3 = step2(response2) response3 = yield from api_call3(request3) step3(response3) loop.create_task(three_stages(request1)) # 协程不能直接调用,必须用事件循环显示指定协程的执行时间,或者在其余排定了执行时间的协程中使用 yield from 表达式把它激活