网站seo推广计划,两支队伍建设专题网站,全球互联网总部在哪里,单位加强网站建设文章目录 1. 同步与异步函数的对比1.1 同步函数1.2 异步函数1.3 对比 2. 管理多个协程与异常处理2.1 并发执行多个协程2.2 错误处理2.3 任务取消 本文将探索Python中同步与异步编程的基本概念及其区别。还会详细介绍如何使用asyncio库来有效管理协程#xff0c;包括任务的创建… 文章目录 1. 同步与异步函数的对比1.1 同步函数1.2 异步函数1.3 对比 2. 管理多个协程与异常处理2.1 并发执行多个协程2.2 错误处理2.3 任务取消 本文将探索Python中同步与异步编程的基本概念及其区别。还会详细介绍如何使用asyncio库来有效管理协程包括任务的创建、错误处理和取消等功能。 1. 同步与异步函数的对比
1.1 同步函数
在同步模式下如果some_function()进行耗时的I/O操作比如网络请求或文件读取程序将在此函数执行期间停止执行直到操作完成。
def fetch_data():data some_sync_function() # 耗时操作return data# 同步调用
data fetch_data()这种模式下程序完全阻塞直到some_sync_function()执行完成。
1.2 异步函数
使用async和await创建的异步函数可以在执行中暂停并继续执行无需阻塞程序
async def fetch_data():data await some_async_function() # 异步操作return data在这种模式下await关键字使得fetch_data在some_async_function()执行期间暂停将控制权交还给事件循环允许执行其他操作。
1.3 对比
特性同步编程异步编程执行方式阻塞式执行非阻塞式执行资源利用效率较低CPU等待I/O高效CPU可以处理其他任务复杂性相对简单较复杂需要理解事件循环适用场景简单脚本、小工具I/O密集型应用如Web服务器控制流线性易于理解需要使用回调、promises等库/框架无特殊需求需要支持异步的库如asyncio性能受限于I/O等待时间可大幅提高响应速度和吞吐率错误处理直接处理需要特殊机制处理异常
同步和异步的对比图
2. 管理多个协程与异常处理
在使用asyncio进行并发编程时不仅需要管理多个协程的并发执行同时也需要妥善处理可能出现的错误和取消正在运行的任务。
2.1 并发执行多个协程
asyncio.gather是一个非常实用的函数它允许同时启动多个协程并等待所有协程执行完成。这样可以有效地利用时间因为它允许多个协程并行执行而非顺序执行。
import asyncioasync def count():print(One, end ) # 确保在打印后不自动换行await asyncio.sleep(1)print(Two, end ) # 同样不换行async def main():await asyncio.gather(count(), count(), count())asyncio.run(main())
# 输出One One One Two Two Two count协程会先打印“One”然后等待1秒接着打印“Two”。由于使用了asyncio.gather三个count协程会并行执行因此总的等待时间仅为1秒而不是三次各自等待1秒。
加餐end是干嘛用的
默认情况下print函数会在每次调用后添加一个换行符但如果设置end参数为一个空字符串那么输出将不会在末尾添加换行符。
2.2 错误处理
在asyncio中处理错误是确保程序健壮性和响应性的关键。错误处理通常通过使用try-except块来实现这允许程序在遇到预期内的异常时优雅地恢复。
import asyncioasync def error_task():raise ValueError(Something went wrong!)async def main():task asyncio.create_task(error_task())try:await taskexcept ValueError as e:print(fCaught an error: {e})asyncio.run(main())
# 输出Caught an error: Something went wrong!在这个例子中error_task协程故意抛出一个ValueError异常。在main函数中使用try-except块来捕获并处理这个异常。这样的错误处理机制确保了即使在异步任务失败时程序也能继续运行从而提高了整体的容错性。
asyncio.create_task 简介
asyncio.create_task()函数用于并行运行协程。此函数将协程封装成一个Task对象并安排其在事件循环中执行。
2.3 任务取消
在asyncio中取消任务是异步编程中的另一个重要方面它允许开发者在任务不再需要时终止执行从而释放资源。
import asyncioasync def cancellable_task():try:print(Task starts)await asyncio.sleep(10) # 假设这是一个长时间运行的任务print(Task completed)except asyncio.CancelledError:print(Task was cancelled!)async def main():task asyncio.create_task(cancellable_task())await asyncio.sleep(1) # 给任务一点时间开始执行task.cancel() # 取消任务try:await taskexcept asyncio.CancelledError:print(Caught cancellation in main)asyncio.run(main())
# 输出
# Task starts
# Task was cancelled!
# Caught cancellation in main在这个例子中cancellable_task开始执行后通过调用task.cancel()来请求取消任务。任务中的asyncio.sleep调用会在收到取消请求时抛出一个asyncio.CancelledError。在任务的try-except块中捕获这个异常可以执行任何必要的清理工作。在main函数中等待任务完成并处理可能由任务取消引发的异常。 参考Synchronous vs Asynchronous Programming: Models, Differences, Use Cases 推荐 python 错误记录
