Python 事件驱动编程

事件驱动的编程侧重于事件。最终,程序的流程取决于事件。到目前为止,我们处理顺序或并行执行模型,但具有事件驱动编程概念的模型称为异步模型。事件驱动的编程取决于始终侦听新传入事件的事件循环。事件驱动编程的工作取决于事件。一旦事件循环,然后事件决定执行什么以及以什么顺序执行。以下流程图将帮助您了解其工作原理

 

python模块 - asyncio

asyncio模块是在python 3.4中添加的,它提供了使用协同例程编写单线程并发代码的基础结构。以下是asyncio模块使用的不同概念

事件循环

事件循环是处理计算代码中的所有事件的功能。它在整个程序的执行过程中发挥作用,并跟踪事件的传入和执行。asyncio模块允许每个进程使用一个事件循环。以下是asyncio模块提供的一些管理事件循环的方法

  • loop = get_event_loop() - 此方法将为当前上下文提供事件循环。

  • loop.call_later(time_delay,callback,argument) - 此方法安排在给定的time_delay秒之后调用的回调。

  • loop.call_soon(callback,argument) - 此方法安排尽快调用的回调。 在call_soon()返回并且控件返回到事件循环时调用回调。

  • loop.time() - 此方法用于根据事件循环的内部时钟返回当前时间。

  • asyncio.set_event_loop() - 此方法将当前上下文的事件循环设置为循环。

  • asyncio.new_event_loop() - 此方法将创建并返回一个新的事件循环对象。

  • loop.run_forever() - 此方法将一直运行,直到调用stop()方法。

以下事件循环示例通过使用get_event_loop()方法帮助打印 hello world 。此示例取自python官方文档。

import asyncio

def hello_world(loop):
   print('hello world')
   loop.stop()

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.call_soon(hello_world, loop)

loop.run_forever()
loop.close()

输出

hello world

期货

这与concurrent.futures.future类兼容,该类表示尚未完成的计算。asyncio.futures.future和concurrent.futures.future之间存在以下差异

  • result()和exception()方法不会使用超时参数,并在未来尚未完成时引发异常。

  • 用add_done_callback()注册的回调总是通过事件循环的call_soon()调用。

  • asyncio.futures.future类与concurrent.futures包中的wait()和as_completed()函数不兼容。

以下是一个示例,可帮助您了解如何使用asyncio.futures.future类。

import asyncio

async def myoperation(future):
   await asyncio.sleep(2)
   future.set_result('future completed')

loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.future()
asyncio.ensure_future(myoperation(future))
try:
   loop.run_until_complete(future)
   print(future.result())
finally:
   loop.close()

输出

future completed

协同程序

asyncio中的协同程序的概念类似于线程模块下的标准thread对象的概念。这是子程序概念的概括。协程可以在执行期间暂停,以便等待外部处理并从外部处理完成时停止的点返回。以下两种方式帮助我们实现协同程序

异步def函数()

这是在asyncio模块下实现协同程序的方法。以下是相同的python脚本

import asyncio

async def myoperation():
   print("first coroutine")

loop = asyncio.get_event_loop()
try:
   loop.run_until_complete(myoperation())

finally:
   loop.close()

输出

first coroutine

@ asyncio.coroutine装饰

实现协同程序的另一种方法是利用@ asyncio.coroutine装饰器来生成生成器。以下是相同的python脚本

import asyncio

@asyncio.coroutine
def myoperation():
   print("first coroutine")

loop = asyncio.get_event_loop()
try:
   loop.run_until_complete(myoperation())

finally:
   loop.close()

输出

first coroutine

任务

asyncio模块的这个子类负责以并行方式在事件循环中执行协同程序。以下python脚本是并行处理某些任务的示例。

import asyncio
import time
async def task_ex(n):
   time.sleep(1)
   print("processing {}".format(n))
async def generator_task():
   for i in range(10):
      asyncio.ensure_future(task_ex(i))
   int("tasks completed")
   asyncio.sleep(2)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(generator_task())
loop.close()

输出

tasks completed
processing 0
processing 1
processing 2
processing 3
processing 4
processing 5
processing 6
processing 7
processing 8
processing 9

asyncio

asyncio模块提供用于实现各种类型通信的传输类。这些类不是线程安全的,并且在建立通信信道之后总是与协议实例配对。

以下是从basetransport继承的不同类型的传输 -

  • readtransport - 这是只读传输的接口。

  • writetransport - 这是只写传输的接口。

  • datagramtransport - 这是用于发送数据的接口。

  • basesubprocesstransport - 类似于 basetransport 类。

以下是basetransport类的五种不同方法,这些方法随后在四种传输类型中是瞬态的

  • close() - 关闭运输。

  • is_closing() - 如果传输正在关闭或已经关闭,则此方法将返回true。传输。

  • get_extra_info(name,default = none) - 这将为我们提供有关传输的一些额外信息。

  • get_protocol() - 此方法将返回当前协议。

协议

asyncio模块提供了可以子类化以实现网络协议的基类。这些课程与运输一起使用; 协议解析传入的数据并请求传出数据的写入,而传输负责实际的i / o和缓冲。以下是三类议定书

  • 协议 - 这是实现用于tcp和ssl传输的流协议的基类。

  • datagramprotocol - 这是用于实现与udp传输一起使用的数据报协议的基类。

  • subprocessprotocol - 这是用于实现通过一组单向管道与子进程通信的协议的基类。

下一节:python 反应式编程

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