Python支持异步的列表解析式,又被称为异步列表推导式,它是一种基于 asyncio 库的高效异步编程方法。使用异步列表解析式,可以在单个代码块内同时生成多个异步任务,并异步地执行它们。下面是使用异步列表解析式的基本步骤:
步骤1:导入 asyncio 库
异步列表解析式需要使用 asyncio 库,因此要在代码文件最开始处导入该库:
import asyncio
步骤2:使用列表解析式创建异步任务列表
使用异步列表解析式创建异步任务的过程与使用普通列表解析式非常相似,只需要在表达式的前面添加 async
关键字即可。
例如,下面是创建五个异步任务的异步列表解析式的代码片段:
tasks = [async some_coroutine(i) for i in range(5)]
其中 some_coroutine
是异步协程函数,它的返回结果是 awaitable 对象。本例中,对于 range(5)
中的每个 i 值,都会创建一个对 some_coroutine
的调用,并将返回的对象添加到 tasks
列表中。
步骤3:并行执行异步任务
使用 asyncio.gather()
函数,可以并行执行所有的异步任务。它接受一个可迭代对象作为参数,并返回一个 awaitable 对象。下面是使用 asyncio.gather()
函数并行执行异步任务的代码片段:
await asyncio.gather(*tasks)
其中 *tasks
是 Python 的可变位置参数语法,用于将 tasks
列表作为 asyncio.gather()
函数的参数。await
关键字用于等待所有异步任务执行完成。
示例1:获取多个URL的内容
下面是一个示例程序,用于同时获取多个URL的内容:
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_content(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
urls = [
'https://www.python.org/',
'https://docs.python.org/3/',
'https://www.pypi.org/',
'https://www.djangoproject.com/',
]
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(fetch_content(url)) for url in urls]
pages = await asyncio.gather(*tasks)
for url, page in zip(urls, pages):
print(f"{url} has {len(page)} characters")
asyncio.run(main())
在本例中,fetch_content
是一个异步协程函数,用于获取指定URL的页面内容。urls
列表中包含四个URL,使用异步列表解析式创建了四个异步任务,并使用 asyncio.gather()
函数并行执行了这四个异步任务。执行结果会打印每个URL页面的字符数。
示例2:按顺序获取URL内容
下面是另一个示例程序,用于按顺序获取多个URL的内容:
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_content(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
urls = [
'https://www.python.org/',
'https://docs.python.org/3/',
'https://www.pypi.org/',
'https://www.djangoproject.com/',
]
async def main():
pages = []
for url in urls:
page = await fetch_content(url)
pages.append(page)
print(f"{url} has {len(page)} characters")
asyncio.run(main())
在本例中,使用 await
关键字按顺序执行四次的 fetch_content
函数,等待一个URL的内容获取完成后才会继续获取下一个URL的内容。在本例中,相比于前一个示例程序,不能同时执行多个异步任务,因此整体执行时间较长。
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