Как начать работу с асинхронным программированием в Python
Async IO — это популярный дизайн программирования, поддерживаемый Python. Асинхронная разработка последовательно проводит программу через набор уникальных операций. Потоки выполнения в таких проектах разработки следуют простому шагу и переходят к следующему только после очистки предыдущего объекта.
Асинхронное программирование может сократить время задержки, а также повысить скорость выполнения задач. Решения, достигаемые с помощью асинхронного программирования, могут открыть двери для инноваций в программировании, а также привести к лучшему управлению и решениям. Разработчики могут инициировать новые методы, а также работать над общим улучшением процесса.
В этой статье мы рассмотрим асинхронное программирование в Python и поможем вам начать работу с правильным набором кодов и решений. Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше.
Асинхронное программирование на Python
Python следует централизованному методу структуры данных FIFO или принципу «первым пришел — первым ушел». Структура очереди может быть сложной, но хорошо организованной и хорошо управляемой. Программа может быть запущена с помощью приведенного ниже кода:
import queue
2
3 def task(name, work_queue):
4 if work_queue.empty():
5 print(f"Task {name} nothing to do")
6 else:
7 while not work_queue.empty():
8 count = work_queue.get()
9 total = 0
10 print(f"Task {name} running")
11 for x in range(count):
12 total += 1
13 print(f"Task {name} total: {total}")
14
15 def main():
16 """
17 This is the main entry point for the program
18 """
19 # Create the queue of work
20 work_queue = queue.Queue()
21
22 # Put some work in the queue
23 for work in [15, 10, 5, 2]:
24 work_queue.put(work)
25
26 # Create some synchronous tasks
27 tasks = [(task, "One", work_queue), (task, "Two", work_queue)]
28
29 # Run the tasks
30 for t, n, q in tasks:
31 t(n, q)
32
33 if __name__ == "__main__":
34 main()Каждое из действий играет определенную роль. Здесь важно отметить строку 20, так как именно здесь фактически подключается и создается очередь.
Пример параллелизма
Параллелизм — это тип асинхронного кодирования на Python, который ориентирован на одновременный запуск нескольких циклов. Пример параллелизма приведен ниже:
import queue
2
3 def task(name, queue):
4 while not queue.empty():
5 count = queue.get()
6 total = 0
7 print(f"Task {name} running")
8 for x in range(count):
9 total += 1
10 yield
11 print(f"Task {name} total: {total}")
12
13 def main():
14 """
15 This is the main entry point for the program
16 """
17 # Create the queue of work
18 work_queue = queue.Queue()
19
20 # Put some work in the queue
21 for work in [15, 10, 5, 2]:
22 work_queue.put(work)
23
24 # Create some tasks
25 tasks = [task("One", work_queue), task("Two", work_queue)]
26
27 # Run the tasks
28 done = False
29 while not done:
30 for t in tasks:
31 try:
32 next(t)
33 except StopIteration:
34 tasks.remove(t)
35 if len(tasks) == 0:
36 done = True
37
38 if __name__ == "__main__":
39 main()Каждая линия играет здесь неотъемлемую роль. Строка 36 помечает завершение кода и выделяет его как завершенный.
Параллелизм с блокировкой вызовов
Помимо простого параллелизма, есть еще одна форма, которая работает с блокировкой вызовов:
import time
2 import queue
3 from codetiming import Timer
4
5 def task(name, queue):
6 timer = Timer(text=f"Task {name} elapsed time: {{:.1f}}")
7 while not queue.empty():
8 delay = queue.get()
9 print(f"Task {name} running")
10 timer.start()
11 time.sleep(delay)
12 timer.stop()
13 yield
14
15 def main():
16 """
17 This is the main entry point for the program
18 """
19 # Create the queue of work
20 work_queue = queue.Queue()
21
22 # Put some work in the queue
23 for work in [15, 10, 5, 2]:
24 work_queue.put(work)
25
26 tasks = [task("One", work_queue), task("Two", work_queue)]
27
28 # Run the tasks
29 done = False
30 with Timer(text="\nTotal elapsed time: {:.1f}"):
31 while not done:
32 for t in tasks:
33 try:
34 next(t)
35 except StopIteration:
36 tasks.remove(t)
37 if len(tasks) == 0:
38 done = True
39
40 if __name__ == "__main__":
41 main()Параллелизм с неблокирующими вызовами
Асинхронное программирование на Python также можно использовать для параллелизма с неблокирующими вызовами:
import asyncio
2 from codetiming import Timer
3
4 async def task(name, work_queue):
5 timer = Timer(text=f"Task {name} elapsed time: {{:.1f}}")
6 while not work_queue.empty():
7 delay = await work_queue.get()
8 print(f"Task {name} running")
9 timer.start()
10 await asyncio.sleep(delay)
11 timer.stop()
12
13 async def main():
14 """
15 This is the main entry point for the program
16 """
17 # Create the queue of work
18 work_queue = asyncio.Queue()
19
20 # Put some work in the queue
21 for work in [15, 10, 5, 2]:
22 await work_queue.put(work)
23
24 # Run the tasks
25 with Timer(text="\nTotal elapsed time: {:.1f}"):
26 await asyncio.gather(
27 asyncio.create_task(task("One", work_queue)),
28 asyncio.create_task(task("Two", work_queue)),
29 )
30
31 if __name__ == "__main__":
32 asyncio.run(main())Асинхронные HTTP-вызовы (блокировка)
Для заблокированных HTTP-вызовов существует другой процесс:
import queue
2 import requests
3 from codetiming import Timer
4
5 def task(name, work_queue):
6 timer = Timer(text=f"Task {name} elapsed time: {{:.1f}}")
7 with requests.Session() as session:
8 while not work_queue.empty():
9 url = work_queue.get()
10 print(f"Task {name} getting URL: {url}")
11 timer.start()
12 session.get(url)
13 timer.stop()
14 yield
15
16 def main():
17 """
18 This is the main entry point for the program
19 """
20 # Create the queue of work
21 work_queue = queue.Queue()
22
23 # Put some work in the queue
24 for url in [
25 "http://google.com",
26 "http://yahoo.com",
27 "http://linkedin.com",
28 "http://apple.com",
29 "http://microsoft.com",
30 "http://facebook.com",
31 "http://twitter.com",
32 ]:
33 work_queue.put(url)
34
35 tasks = [task("One", work_queue), task("Two", work_queue)]
36
37 # Run the tasks
38 done = False
39 with Timer(text="\nTotal elapsed time: {:.1f}"):
40 while not done:
41 for t in tasks:
42 try:
43 next(t)
44 except StopIteration:
45 tasks.remove(t)
46 if len(tasks) == 0:
47 done = True
48
49 if __name__ == "__main__":
50 main()Неблокировка HTTP-вызовов
Для неблокирующих HTTP-вызовов следуйте приведенному ниже коду:
import asyncio
2 import aiohttp
3 from codetiming import Timer
4
5 async def task(name, work_queue):
6 timer = Timer(text=f"Task {name} elapsed time: {{:.1f}}")
7 async with aiohttp.ClientSession() as session:
8 while not work_queue.empty():
9 url = await work_queue.get()
10 print(f"Task {name} getting URL: {url}")
11 timer.start()
12 async with session.get(url) as response:
13 await response.text()
14 timer.stop()
15
16 async def main():
17 """
18 This is the main entry point for the program
19 """
20 # Create the queue of work
21 work_queue = asyncio.Queue()
22
23 # Put some work in the queue
24 for url in [
25 "http://google.com",
26 "http://yahoo.com",
27 "http://linkedin.com",
28 "http://apple.com",
29 "http://microsoft.com",
30 "http://facebook.com",
31 "http://twitter.com",
32 ]:
33 await work_queue.put(url)
34
35 # Run the tasks
36 with Timer(text="\nTotal elapsed time: {:.1f}"):
37 await asyncio.gather(
38 asyncio.create_task(task("One", work_queue)),
39 asyncio.create_task(task("Two", work_queue)),
40 )
41
42 if __name__ == "__main__":
43 asyncio.run(main())Следуя нашему базовому руководству, вы теперь понимаете, как работает асинхронное программирование на Python. Эта статья поможет разработчикам получить инструменты и знания, необходимые разработчикам для использования методов асинхронного программирования и реализации решений.
Комментарии
Отправить комментарий