python 协程并发数控制

Python协程并发数控制攻略

在Python中，协程(coroutine)可以用于实现高效的异步编程，但是并发数控制也是一个很重要的问题。如果并发数过大，会导致系统的资源消耗过多，如果并发数过小，会影响程序执行的效率。怎么样控制协程的并发数呢？下面将为大家介绍Python中协程并发数控制的攻略：

1. 使用asyncio.Semaphore

Python中提供了一个名为asyncio.Semaphore的类，使用Semaphore可以限制协程的并发数。通过Semaphore.acquire()获取许可证，Semaphore.release()释放许可证。代码示例如下：

import asyncio

async def worker(semaphore):
    await semaphore.acquire()
    print('Start')
    await asyncio.sleep(3)
    print('End')
    semaphore.release()

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(2) # 限制并发数为2
    await asyncio.gather(worker(semaphore), worker(semaphore), worker(semaphore), worker(semaphore))

asyncio.run(main())

上述代码中，创建了一个Semaphore对象并设置并发数为2，将3个协程传入asyncio.gather()函数中，由于Semaphore的并发数限制，每次只有2个协程被执行，实现了并发数控制。

2. 使用asyncio.Queue

另一种控制协程并发数的方法是使用asyncio.Queue，Queue维护了一个协程任务队列，在每个任务完成后执行下一个任务。通过设置Queue的maxsize属性，可以限制队列中的任务数量。代码示例如下：

import asyncio

async def worker(q):
    while True:
        item = await q.get()
        print('Start', item)
        await asyncio.sleep(3)
        print('End', item)
        q.task_done()

async def main():
    q = asyncio.Queue(maxsize=2)
    for i in range(4):
        q.put_nowait(i)

    tasks = []
    for i in range(2):
        task = asyncio.create_task(worker(q))
        tasks.append(task)

    await q.join()

asyncio.run(main())

上述代码中，创建了一个maxsize为2的Queue对象，最大任务数为2，将四个任务放入任务队列中，将两个任务传入asyncio.create_task()中。由于设置了maxsize为2，同时最多只能有两个任务被执行，实现了并发数控制。

综上所述，使用asyncio.Semaphore和asyncio.Queue可以实现Python协程的并发数控制，可以根据不同的需求来选择不同的方法。