python中利用队列asyncio.Queue进行通讯详解

下面我将详细讲解在Python中利用队列 asyncio.Queue 进行通讯的攻略。

什么是 asyncio.Queue

asyncio.Queue 是 Python 3.5 版本开始引入的异步队列,用于在协程之间进行通讯。根据先进先出(FIFO)原则,队列中的每个元素都具有唯一的索引位置,并且可以根据索引位置进行访问。

使用 asyncio.Queue 可以方便地实现协程之间的通讯和数据共享,避免了协程之间的竞争和阻塞等问题。

asyncio.Queue 的基础用法

下面是 asyncio.Queue 的基础用法:

import asyncio

async def producer(queue):
    print('生产者开始生产消息')
    for i in range(5):
        await asyncio.sleep(0.1)  # 模拟生产速度
        item = f'消息{i}'
        await queue.put(item)  # 往队列中放入新消息
        print(f'生产者生产了消息:{item}')

async def consumer(queue):
    print('消费者开始消费消息')
    while True:
        item = await queue.get()  # 从队列中取出消息
        print(f'消费者消费了消息:{item}')

async def main():
    queue = asyncio.Queue()  # 创建队列
    task1 = asyncio.create_task(producer(queue))
    task2 = asyncio.create_task(consumer(queue))
    await task1
    await task2

asyncio.run(main())  # 运行主函数

这里定义了两个协程 producerconsumer,分别表示生产者和消费者。在 main 函数中创建一个队列 queue,并将其传递给生产者和消费者协程。producer 协程不断地生产消息并将其放入队列中,consumer 协程不断地从队列中取出消息并消费它。在最后的 asyncio.run() 函数中执行主函数 main

当程序运行时,可以看到生产者不断地生产消息,消费者不断地消费消息,而且整个通讯过程是异步的。

asyncio.Queue 的高级用法

除了基础用法之外,asyncio.Queue 还支持以下高级用法:

消息缓存

往队列中放入消息时,如果队列已经满了,就会阻塞生产者直到有消费者取出消息。可以通过设置队列的 maxsize 属性来控制队列的最大长度。

import asyncio

async def producer(queue):
    for i in range(5):
        item = f'消息{i}'
        await queue.put(item)  # 往队列中放入新消息
        print(f'生产者生产了消息:{item}')

async def consumer(queue):
    while True:
        item = await queue.get()  # 从队列中取出消息
        print(f'消费者消费了消息:{item}')

async def main():
    queue = asyncio.Queue(maxsize=2)  # 设置最大长度为 2
    task1 = asyncio.create_task(producer(queue))
    task2 = asyncio.create_task(consumer(queue))
    await asyncio.gather(task1, task2)

asyncio.run(main())  # 运行主函数

在这个例子中,将队列的 maxsize 属性设置为 2,当第三条消息 消息2 添加到队列中时,就会阻塞生产者直到有消费者取出该消息。

超时设置

往队列中放入消息或从队列中取出消息时,可以设置超时时间,从而防止程序无限地阻塞等待。

import asyncio

async def producer(queue):
    for i in range(5):
        item = f'消息{i}'
        try:
            await queue.put(item, timeout=1)  # 超时设置为 1 秒
            print(f'生产者生产了消息:{item}')
        except asyncio.TimeoutError:
            print(f'生产者放置消息超时:{item}')

async def consumer(queue):
    while True:
        try:
            item = await queue.get(timeout=1)  # 超时设置为 1 秒
            print(f'消费者消费了消息:{item}')
        except asyncio.TimeoutError:
            print(f'消费者取出消息超时')

async def main():
    queue = asyncio.Queue(maxsize=2)  # 设置最大长度为 2
    task1 = asyncio.create_task(producer(queue))
    task2 = asyncio.create_task(consumer(queue))
    await asyncio.gather(task1, task2)

asyncio.run(main())  # 运行主函数

在这个例子中,将超时时间设置为 1 秒,当队列已满或已空时,放置消息或取出消息操作就会在 1 秒后超时。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python中利用队列asyncio.Queue进行通讯详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月19日
下一篇 2023年5月19日

相关文章

  • Python字节串类型bytes及用法

    Python字节串类型bytes是一种不可变的序列,用于表示二进制数据。它由一系列连续的字节组成,每个字节的值为0~255。在Python中,bytes类型常用于处理二进制数据,例如处理图片、音频或视频文件时,就需要使用bytes类型。下面将详细讲解Python字节串类型bytes及其用法。 1. bytes类型的创建 bytes类型的创建可以通过字面量或b…

    python 2023年5月20日
    00
  • python 算法 排序实现快速排序

    下面是详细讲解“Python算法排序实现快速排序”的完整攻略,包括算法原理、Python实现和两个示例说明。 算法原理 快速排序是一种基于分治思想的排序算法,其基本思想是通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分,其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素小,然后再此方法对这两部分分别进行快速排序,直到整个列有序。具体步骤如下: 从数列中出一个元素,称为“基…

    python 2023年5月14日
    00
  • python 实现在无序数组中找到中位数方法

    以下是详细的讲解: 描述问题 在给定一个无序的数组中,找到其中的中位数。中位数是该数组中间的数字,即将数组按升序排列后,位于中间位置的数字。 解决方案 方法一 将数组排序,然后找到中位数。这个方法简单易懂,但是时间复杂度较高,为 O(nlogn)。 举个例子,假设我们有一个无序数组 nums = [1, 2, 5, 3, 4],我们可以通过 Python 的…

    python 2023年6月5日
    00
  • 聊聊prod()与cumprod()区别cumsum()

    当我们使用Python进行数据处理时,有时需要对数组中的元素进行处理或操作,这时使用prod(),cumprod(),cumsum()函数可以很方便地实现。 1. prod()函数 prod()函数是对数组中所有元素进行求积的操作。下面是一个示例: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) result…

    python 2023年6月6日
    00
  • Python进阶多线程爬取网页项目实战

    Python进阶多线程爬取网页项目实战 在本项目中,我们将使用Python多线程技术来爬取网页数据。我们将使用Python的requests和BeautifulSoup库来解析网页数据,并使用Python的threading库实现多线程。 步骤一:导入库 首先,我们需要导入所需的库。我们将使用requests和BeautifulSoup库来获取和解析网页数据…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python之time模块的时间戳,时间字符串格式化与转换方法(13位时间戳)

    下面是对Python中time模块时间戳、时间字符串格式化与转换的详细讲解。 时间戳 时间戳是指从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒开始到现在的总秒数,也称作Epoch时间或Unix Epoch时间。 Python中的time模块提供了获取当前时间戳的函数:time()。就像这样: import time timestamp = time.…

    python 2023年6月2日
    00
  • pandas 如何保存数据到excel,csv

    以下是详细的 pandas 保存数据到 Excel 和 CSV 文件的实例教程,包含手动创建数据和读取外部数据两个示例。 保存数据到 Excel 文件 手动创建数据 假设我们要保存以下数据到 Excel 文件: id name age 0 1 Tom 18 1 2 Jack 22 2 3 Mary 20 导入 pandas 库和数据: import pand…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python 包装代替状态变化

    Python包装可以用于替代状态变化,也就是说,一个函数不会改变输入参数的状态,而是返回一个新的对象或者其他值。这样可以避免让程序在不需要的时候修改输入参数的状态,从而造成不必要的副作用。本文将介绍Python包装的使用方法和应用场景,并提供两个示例说明。 包装的基本概念 在Python中,我们可以使用函数和类来创建包装器。 使用函数进行包装 def wra…

    python-answer 2023年3月25日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部