1.python异步编程库asyncio使用教程
2.python协程(4):asyncio
3.python中asyncio与gevent有什么区别?
4.pythonå¦å®åºç¡å¦ä»ä¹
5.python并发 | asyncio模块
6.Python Asyncio 入门(协程、异步IO)
python异步编程库asyncio使用教程
在处理高并发场景的LLM服务构建中,Python的异步编程库asyncio扮演重要角色。作为3.4及以上版本的标准库,asyncio通过协程、任务和事件循环,神武一键端源码提升并发处理能力,优化程序执行效率。以下是asyncio的几个关键点: 1. 基础概念: Asyncio的核心是利用非阻塞I/O,通过事件循环调度多个任务并发执行,提高资源利用率。 2. 使用方法:- 协程函数和await关键字用于编写异步代码,不能直接调用,需要事件循环管理。
- asyncio.run()和asyncio.create_task()用于启动和管理协程。转码平台源码
- asyncio.gather()用于并发执行多个任务。
- 事件循环是核心组件,负责任务调度和I/O处理。
3. 应用示例:
- 在Web服务和框架中,如Sanic、FastAPI,asyncio用于提高并发处理能力。
- 网络爬虫使用异步HTTP库如aioplete(任务):将任务放到事件循环
Tasks用于并发调度协程,通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建Task对象,这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。除了使用 asyncio.create_task() 函数以外,还可以用低层级的 loop.create_task() 或 ensure_future() 函数。不建议手动实例化 Task 对象。
本质上是支付 app源码将协程对象封装成task对象,并将协程立即加入事件循环,同时追踪协程的状态。
注意:asyncio.create_task() 函数在 Python 3.7 中被加入。在 Python 3.7 之前,可以改用 asyncio.ensure_future() 函数。
下面结合async & awiat、事件循环和Task看一个示例
示例一:
*注意:python 3.7以后增加了asyncio.run(协程对象),效果等同于loop = asyncio.get_event_loop(),loop.run_until_complete(协程对象)
*示例二:
注意:asyncio.wait 源码内部会对列表中的每个协程执行ensure_future从而封装为Task对象,所以在和wait配合使用时task_list的值为[func(),func()] 也是可以的。
示例三:
python中asyncio与gevent有什么区别?
在Python中,asyncio与gevent是并行编程的两种不同方式。理解它们之间的区别可以帮助开发者选择最适合其项目需求的工具。
asyncio 需要开发者主动控制CPU的uboot源码介绍让出,这意味着在编写代码时,开发者需要明确指定哪个任务应该暂时停止执行,以便其他任务可以继续。这要求开发者对并发和线程有深入的了解。在编写asyncio代码时,我们通常使用await关键字来指定一个任务应暂停执行的点。这类似于手动挡汽车,需要手动控制换挡来切换速度。
另一方面,gevent通过替换标准库实现了一种更自动化的并行处理方式。当遇到阻塞调用时,gevent会自动让出CPU,这使得开发者可以将注意力集中在编写业务逻辑上,而无需担心并发处理的php源码便民细节。这类似于自动挡汽车,无需频繁切换挡位,使驾驶更为顺畅。
因此,选择asyncio还是gevent主要取决于开发者对并发控制的熟悉程度和项目需求。对于需要高度控制并行执行顺序的复杂场景,asyncio可能是更好的选择。而对于那些更倾向于将并行处理的细节留给底层库处理的开发者,gevent则可能更为适合。
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python并发 | asyncio模块
Python的asyncio模块通过事件循环驱动协程,优化了io-bound任务的并发处理。以下是asyncio模块的核心概念和使用方法的概述:
asyncio的核心在于事件循环,它像一个调度器,决定何时执行任务。尽管一次只能执行一个任务,但通过异步调用和任务管理,可以确保每个任务的结束时间明确。Coroutine是asyncio的核心概念,包括coroutine function和coroutine object。通过使用async/await语法或asyncio.create_task(),可以将coroutine变为可执行的任务。 要启动coroutine function,需进入异步模式,调用asyncio.run()函数。这会创建一个事件循环,并将coroutine作为第一个任务。有几种方法将coroutine转换为task:使用await关键字,等待coroutine执行完成,然后继续。
通过asyncio.create_task(),将coroutine包装成task并注册到事件循环。
asyncio.gather()函数可处理多个coroutine或task,返回一个future,等待所有任务完成并返回结果列表。 以上是asyncio模块基础用法的简要介绍,如有更多问题,欢迎在后台留言交流。如需获取更多技术内容,可关注我们的公众号:瑞行AI。Python Asyncio 入门(协程、异步IO)
Python的asyncio库,作为从3.4版本开始的标准库,核心在于异步IO的支持,尤其是通过协程这一编程技巧来实现单线程内的并发任务调度。协程,本质上是程序员控制的多任务处理,它在单线程环境下模拟并发,无需依赖操作系统提供的多进程或多线程。
协程的运用在于提高程序的执行效率,异步操作允许任务在等待某个事件时继续进行,而非阻塞整个线程。同步与异步相对,同步是按顺序执行,阻塞等待;而异步则是任务独立,线程不会因等待而停止。阻塞意味着任务会暂停,而非阻塞则允许线程在等待结果时继续其他工作。
举例来说,asyncio的基本执行模式是通过event loop来调度任务,它会选择可执行的任务进行执行。await关键字在协程中扮演关键角色,它控制了任务的执行顺序。例如,多个await coroutine的执行会按顺序进行,直到前一个任务完成才会继续下一个。而使用create_task和gather方法,可以更灵活地控制多个任务的并发执行。
在asyncio中,每个协程都需要主动通知event loop任务完成,以释放控制权,这确保了任务执行的有序性和避免了潜在的竞争冒险。对于进一步学习,可以参考hxhspace的Python Asyncio教程或者哔哩哔哩上的相关视频。
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