Question

一种编程风格，其中任务在等待期间释放CPU，以便其他任务可以使用它。

引入异步任务，

任务应该能够暂停＆amp;恢复
事件调度程序应安排这些任务（准备就绪时）

写了事件scheduler，但坚持启用异步task。假设任务是IO绑定的。在任务执行期间，Scheduler不会获得CPU切片，因为任务会同步执行。

当任务使用bar，async 关键字时，python中的任务（await）变为异步任务（能够暂停和恢复） ayncio.onSomeIO有能力的等待，

async def bar():
   await asyncio.onSomeIO()

问题：

asyncio软件包如何启用bar，使用这些关键字作为异步任务？每个任务是否在单独的线程上启动？

Answer 1

每个任务是否都在单独的线程上启动？

不，通常asyncio在单线程中运行。

asyncio包如何使用这些来启用bar作为异步任务关键词，引擎盖下？

当你将函数定义为async时，这个函数变成了允许执行它的生成器＆＃34;通过步骤＆＃34;使用__next__()方法。 await - 实际上是yield（yield from）执行流返回到管理所有协同程序执行的全局事件循环的点。

这个简单的例子展示了如何在不同生成器的执行流程之间切换：

def task(i):
    yield 1
    print('task {}: step 1'.format(i))
    yield 2
    print('task {}: step 2'.format(i))


tasks = [
    task(1),
    task(2),
    task(3),
]


def execute_tasks(tasks):
    i = 0
    finished = []
    while True:
        # start executing tasks:
        try:
            tasks[i].__next__()
        except StopIteration:
            finished.append(i)
        # check if any task unfinished:
        if len(finished) == len(tasks):
            return
        # move to next unfinished task:
        while True:
            i += 1
            if i > len(tasks) - 1:
                i = 0
            if not i in finished:
                break


if __name__ == '__main__':
    execute_tasks(tasks)

输出：

task 1: step 1
task 2: step 1
task 3: step 1
task 1: step 2
task 2: step 2
task 3: step 2

asyncio当然要复杂得多，并且可以为您提供更多。

关于如何使用我在PyCon 2015视频中看到的生成器实现协同程序的最佳解释：David Beazley - Python Concurrency From the Ground Up: LIVE!（source code）。如果你要实现这一点，你一定要看。

但我建议您使用asyncio代替它 - 它已经存在，您无需创建自己的。

如何python asyncIO，暂停＆amp;恢复任务？

1 个答案: