我想知道Python中是否有用于异步方法调用的库。如果你能做点什么就太好了
@async
def longComputation():
<code>
token = longComputation()
token.registerCallback(callback_function)
# alternative, polling
while not token.finished():
doSomethingElse()
if token.finished():
result = token.result()
或者异步调用非异步例程
def longComputation()
<code>
token = asynccall(longComputation())
如果在语言核心中有一个更精细的策略就太好了。考虑过这个问题吗?
当前回答
你可以使用eventlet。它允许您编写看似同步的代码，但却可以在网络上异步操作。
下面是一个超级小爬虫的例子:
urls = ["http://www.google.com/intl/en_ALL/images/logo.gif",
"https://wiki.secondlife.com/w/images/secondlife.jpg",
"http://us.i1.yimg.com/us.yimg.com/i/ww/beta/y3.gif"]
import eventlet
from eventlet.green import urllib2
def fetch(url):
return urllib2.urlopen(url).read()
pool = eventlet.GreenPool()
for body in pool.imap(fetch, urls):
print "got body", len(body)
其他回答
Python 3.7及以后版本中更新的asyncio运行方法是使用asyncio.run()，而不是创建循环并调用loop.run_until_complete()并关闭它:
import asyncio
import datetime
async def display_date(delay):
loop = asyncio.get_running_loop()
end_time = loop.time() + delay
while True:
print("Blocking...", datetime.datetime.now())
await asyncio.sleep(1)
if loop.time() > end_time:
print("Done.")
break
asyncio.run(display_date(5))
Just
import threading, time
def f():
print "f started"
time.sleep(3)
print "f finished"
threading.Thread(target=f).start()
从Python 3.5开始，可以对异步函数使用增强的生成器。
import asyncio
import datetime
增强的生成器语法:
@asyncio.coroutine
def display_date(loop):
end_time = loop.time() + 5.0
while True:
print(datetime.datetime.now())
if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
break
yield from asyncio.sleep(1)
loop = asyncio.get_event_loop()
# Blocking call which returns when the display_date() coroutine is done
loop.run_until_complete(display_date(loop))
loop.close()
新的async/await语法:
async def display_date(loop):
end_time = loop.time() + 5.0
while True:
print(datetime.datetime.now())
if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
break
await asyncio.sleep(1)
loop = asyncio.get_event_loop()
# Blocking call which returns when the display_date() coroutine is done
loop.run_until_complete(display_date(loop))
loop.close()
你可以使用过程。如果你想永远运行它，在你的函数中使用while(比如networking):
from multiprocessing import Process
def foo():
while 1:
# Do something
p = Process(target = foo)
p.start()
如果你只想运行一次，可以这样做:
from multiprocessing import Process
def foo():
# Do something
p = Process(target = foo)
p.start()
p.join()
有什么理由不使用线程吗?您可以使用线程类。 使用isAlive()函数代替finished()函数。result()函数可以join()线程并检索结果。并且，如果可以的话，重写run()和__init__函数来调用构造函数中指定的函数，并将值保存到类实例的某个地方。
