asyncio Python 的异步 IO：Asyncio 简介

Python中的Asyncio类似于Boost。C++中的Asio。

异步IO是指你发起一个IO操作，可以继续做其他事情，而不用等它结束。结束后会通知你。

Asyncio是一种并发方式。对于Python来说，并发也可以通过线程和多处理来实现。

Asyncio没有带来真正的并行。当然，因为GIL(全局解释器锁)，Python的多线程并不能带来真正的并行。

可以交给asyncio执行的任务叫做协同任务。一个协同过程可以放弃执行，而将机会让给其他协同过程(即从或等待中产生)。

定义协同

协同学的定义需要Async def语句。

做一些工作是一个协同的过程。

准确地说，do_some_work是一个协同函数，可以用asyncio.iscoroutinefunction来验证:

这个程序什么都没做。我们让它休眠几秒钟来模拟实际工作负载:

在解释等待之前，有必要解释一下协和能做什么。协调可以:

Asyncio.sleep也是一个协同过程，所以wait asyncio.sleep(x)只是在等待另一个协同过程。参见asyncio.sleep的文档:

运行协调

调用协同学函数，协同学不会开始运行，只会返回一个协同学对象，可以用asyncio.iscoroutine验证:

这里还有一个警告:

有两种方法可以让这个协同对象运行:

简单来说，只有循环运行，协同过程才能运行。

先获取当前线程的默认循环，然后把coordinator对象交给loop.run _直到_complete，然后coordinator对象就会在循环中运行。

Run _直到_complete是一个阻塞调用，直到协调器运行后才返回。这从函数名上不难看出。

run _直到_complete的参数是一个未来，但是我们在这里传递的是一个协同对象，之所以能够做到这一点，是因为内部进行了检查，并且通过survey _ future函数将协同对象包装成一个未来。因此，我们可以写得更清楚:

完整代码:

回调

如果协商是IO读操作，我们希望在它读完数据后得到通知，方便下一步的数据处理。这个需求可以通过向future添加回调来实现。

多重协同学

在实际项目中，经常有多个协同学同时在一个循环中运行。为了给循环提供多个协同学，需要asyncio . collect函数。

或者将协调过程放在列表的第一位:

运行结果:

这两个协同过程同时运行，因此等待时间不是1+3 = 4秒，而是更长的时间。

参考函数集合的文档:

发现也可以传递未来给它:

聚集作为一种聚合，将多个未来打包成一个未来，因为loop.run _直到_complete只接受一个未来。

运行_直到_完成并运行_永远

我们已经通过run _直到_complete运行了循环，当未来结束时，run _直到_complete将返回。

现在改为使用run _ every:

三秒后，未来结束，但程序不会退出。Run_forever将一直运行，直到调用stop，但您不能按如下方式调整stop:

Run_forever不返回，stop永远不会被调用。因此，停止只能在协调过程中进行调整:

如果有多个协同学在循环中运行，这并非没有问题:

这个循环在第二架协和式飞机结束之前停止了--被第一架结束的协和式飞机停止了。

为了解决这个问题，您可以使用聚集将多个协同程序合并到一个未来，添加一个回调，然后停止回调中的循环。

但如果关闭，它就不能再运行:

建议调用loop.close彻底清洗循环对象，以防误用。

收集与等待

asyncio . collect和asyncio.wait具有类似的功能。

见StackOverflow:asyncio . collect vs asyncio .等具体区别。

计时器

C++ Boost。AsIO提供IO对象定时器，但是Python本身不支持定时器，但是可以通过asyncio.sleep来模拟..

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