Python学习 15day__高级语法

asyncio

　　asyncio 本身是一个消息循环
　　步骤：
    　　创建消息循环
    　　把协程导入
    　　关闭

 1 import threading
 2 # 引入异步io包
 3 import  asyncio
 4 
 5 # 使用协程
 6 @asyncio.coroutine
 7 def hello():
 8     print("Hello Word! (%s)"% threading.currentThread())
 9     print("Start.....(%s)"% threading.currentThread())
10     yield  from asyncio.sleep(10)
11     print("Done....(%s)"% threading.currentThread())
12     print("Hello again! (%s)" % threading.currentThread())
13 
14 # 启动消息循环
15 loop = asyncio.get_event_loop()
16 # 定义任务
17 tasks = [hello(), hello()]
18 # asyncio使用wait等待task执行完毕
19 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
20 # 关闭消息循环
21 loop.close()

 1 import asyncio
 2 
 3 @asyncio.coroutine
 4 def wget(host):
 5     print("wget %s..." % host)
 6     # 异步请求网络地址
 7     connect = asyncio.open_connection(host, 80)
 8     # 注意yield from 的用法
 9     reader, write = yield from connect
10     header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
11     write.write(header.encode('utf-8'))
12     yield from write.drain()
13     while True:
14         line = yield from reader.readline()
15         # http协议的换行使用\r\n
16         if line == b'\r\n':
17             break
18         print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
19 
20     write.close()
21 
22 loop = asyncio.get_event_loop()
23 tasks = [wget(host) for host in ['www.baidu.com']]
24 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
25 loop.close()


　　async and await

　　　　为了更好的的表示异步io
　　　　让协程代码更简洁
　　　　使用上，可以简单的进行替换
  　　　　  用async替换￥ asyncio。coroutine
   　　　　 用await替换yield from

aiohttp

　　asyncio 实现单线程的并发io，在客户端用处不大
　　在服务器端可以asyncio+coroutine配合，因为http是io操作
　　asyncio实现了tcp, udp,ssl等协议
　　aiohttp是给予astncio实现的http框架
　　pip install aiohttp安装

concurrent.futures

　　类似其他语言的线程池的概念
　　利用multiprocessiong实现真正的并行计算
　　核心原理：以子进程的形式，并行运行多个python解释器，从而令python程序可以利用多核cpu来提升执行速度

 1 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 2 import time
 3 
 4 def return_future(msg):
 5     time.sleep(3)
 6     return msg
 7 
 8 # 创建一个线程池
 9 pool = ThreadPoolExecutor(max_workers = 2)
10 
11 # 向线程池加入两个task
12 f1 = pool.submit(return_future, 'hello')
13 f2 = pool.submit(return_future, 'world')
14 # 等待执行完毕
15 print(f1.done())
16 time.sleep(3)
17 print(f2.done())
18 # 结果
19 print(f1.result())
20 print(f2.result())


current 中map函数

　　跟map函数类似
　　函数需要异步执行
　　timeout：超时时间
　　map跟submit使用一个就行

 1 import time, re
 2 import os,datetime
 3 
 4 from concurrent import futures
 5 
 6 data = ['1', '2']
 7 
 8 def wait_on(argument):
 9     print(argument)
10     time.sleep(2)
11     return 'ok'
12 
13 ex = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 2)
14 for i in ex.map(wait_on, data):
15     print(i)

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