python 使用事件對象asyncio.Event來同步協(xié)程的操作
事件對象asyncio.Event是基于threading.Event來實(shí)現(xiàn)的。
事件可以一個(gè)信號觸發(fā)多個(gè)協(xié)程同步工作,
例子如下:
import asyncio
import functools
def set_event(event):
print('setting event in callback')
event.set()
async def coro1(event):
print('coro1 waiting for event')
await event.wait()
print('coro1 triggered')
async def coro2(event):
print('coro2 waiting for event')
await event.wait()
print('coro2 triggered')
async def main(loop):
# Create a shared event
event = asyncio.Event()
print('event start state: {}'.format(event.is_set()))
loop.call_later(
0.1, functools.partial(set_event, event)
)
await asyncio.wait([coro1(event), coro2(event)])
print('event end state: {}'.format(event.is_set()))
event_loop = asyncio.get_event_loop()
try:
event_loop.run_until_complete(main(event_loop))
finally:
event_loop.close()
輸出如下:
event start state: False coro2 waiting for event coro1 waiting for event setting event in callback coro2 triggered coro1 triggered event end state: True
補(bǔ)充知識: python里使用協(xié)程來創(chuàng)建echo客戶端
在這個(gè)例子里使用asyncio.Protocol來創(chuàng)建一個(gè)echo客戶端,先導(dǎo)入庫asyncio和logging。
接著定義發(fā)送的消息MESSAGES。
創(chuàng)建連接服務(wù)器的地址SERVER_ADDRESS,接著創(chuàng)建EchoClient類,它是繼承asyncio.Protocol。
在這個(gè)類的構(gòu)造函數(shù)里,接收兩個(gè)參數(shù)messages和future,
messages是指定要發(fā)送的消息數(shù)據(jù),future是用來通知socket接收數(shù)據(jù)完成或者服務(wù)器關(guān)閉socket的事件通知,以便事件循環(huán)知道這個(gè)協(xié)程已經(jīng)完成了,就可以退出整個(gè)程序。
connection_made函數(shù)是當(dāng)socket連接到服務(wù)器時(shí)調(diào)用,它就立即發(fā)送數(shù)據(jù)給服務(wù)器,數(shù)據(jù)發(fā)送完成之后發(fā)送了eof標(biāo)記。
服務(wù)器收到數(shù)據(jù)和標(biāo)志都回復(fù)客戶端,客戶端data_received函數(shù)接收數(shù)據(jù),eof_received函數(shù)接收結(jié)束標(biāo)記。
connection_lost函數(shù)收到服務(wù)器斷開連接。
這行代碼:
client_completed = asyncio.Future()
創(chuàng)建一個(gè)協(xié)程完成的觸發(fā)事件。
由于event_loop.create_connection函數(shù)只能接收一個(gè)參數(shù),需要使用functools.partial來進(jìn)行多個(gè)參數(shù)包裝成一個(gè)參數(shù)。
后面通過事件循環(huán)來運(yùn)行協(xié)程。
import asyncio
import functools
import logging
import sys
MESSAGES = [
b'This is the message. ',
b'It will be sent ',
b'in parts.',
]
SERVER_ADDRESS = ('localhost', 10000)
class EchoClient(asyncio.Protocol):
def __init__(self, messages, future):
super().__init__()
self.messages = messages
self.log = logging.getLogger('EchoClient')
self.f = future
def connection_made(self, transport):
self.transport = transport
self.address = transport.get_extra_info('peername')
self.log.debug(
'connecting to {} port {}'.format(*self.address)
)
# This could be transport.writelines() except that
# would make it harder to show each part of the message
# being sent.
for msg in self.messages:
transport.write(msg)
self.log.debug('sending {!r}'.format(msg))
if transport.can_write_eof():
transport.write_eof()
def data_received(self, data):
self.log.debug('received {!r}'.format(data))
def eof_received(self):
self.log.debug('received EOF')
self.transport.close()
if not self.f.done():
self.f.set_result(True)
def connection_lost(self, exc):
self.log.debug('server closed connection')
self.transport.close()
if not self.f.done():
self.f.set_result(True)
super().connection_lost(exc)
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format='%(name)s: %(message)s',
stream=sys.stderr,
)
log = logging.getLogger('main')
event_loop = asyncio.get_event_loop()
client_completed = asyncio.Future()
client_factory = functools.partial(
EchoClient,
messages=MESSAGES,
future=client_completed,
)
factory_coroutine = event_loop.create_connection(
client_factory,
*SERVER_ADDRESS,
)
log.debug('waiting for client to complete')
try:
event_loop.run_until_complete(factory_coroutine)
event_loop.run_until_complete(client_completed)
finally:
log.debug('closing event loop')
event_loop.close()
以上這篇python 使用事件對象asyncio.Event來同步協(xié)程的操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
caffe binaryproto 與 npy相互轉(zhuǎn)換的實(shí)例講解
今天小編就為大家分享一篇caffe binaryproto 與 npy相互轉(zhuǎn)換的實(shí)例講解,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-07-07
關(guān)于Python 常用獲取元素 Driver 總結(jié)
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Python 常用獲取元素 Driver 總結(jié),具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-11-11
對Pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化kaiming分布詳解
今天小編就為大家分享一篇對Pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化kaiming分布詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-08-08
opencv 圖像禮帽和圖像黑帽的實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了opencv 圖像禮帽和圖像黑帽的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-07-07
在Python的Flask框架下使用sqlalchemy庫的簡單教程
這篇文章主要介紹了在Python的Flask框架下使用sqlalchemy庫的簡單教程,用來簡潔地連接與操作數(shù)據(jù)庫,需要的朋友可以參考下2015-04-04

