python 协程并发数控制

Python协程并发数控制攻略

本攻略将介绍如何使用Python协程并发数控制。我们将使用asyncio库来创建协程，使用Semaphore类来控制并发数。

创建协程

在开始之前，我们需要了解如何使用asyncio库创建协程。以下是一个示例代码，用于创建一个简单的协程：

import asyncio

async def my_coroutine():
    print('Hello, world!')

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(my_coroutine())

在上面的代码中，我们使用async关键字定义了一个协程函数my_coroutine。我们使用print函数输出了一条消息。我们使用get_event_loop方法获取了事件循环对象，并使用run_until_complete方法运行了协程。

控制并发数

在使用协程进行并发操作时，我们需要控制并发数，以避免资源竞争和性能问题。以下是一个示例代码，用于使用Semaphore类控制并发数：

import asyncio

async def my_coroutine(semaphore):
    async with semaphore:
        print('Hello, world!')

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(5)
    tasks = [my_coroutine(semaphore) for _ in range(10)]
    await asyncio.gather(*tasks)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在上面的代码中，我们使用async关键字定义了一个协程函数my_coroutine。我们使用async关键字定义了一个主协程函数main。我们使用Semaphore类创建了一个信号量对象，用于控制并发数。我们使用列表推导式创建了10个协程任务，并使用gather方法将这些任务一起运行。我们使用async with语句获取了信号量，并在协程中输出了一条消息。

在上面的代码中，我们使用Semaphore类控制了并发数，最多只有5个协程同时运行。当有协程完成后，其他协程才能获取信号量并开始运行。

示例1：使用协程并发下载图片

以下是一个示例代码，用于使用协程并发下载图片：

import asyncio
import aiohttp

async def download_image(session, url, semaphore):
    async with semaphore:
        async with session.get(url) as response:
            content = await response.read()
            with open('image.jpg', 'wb') as f:
                f.write(content)

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(5)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [download_image(session, 'https://picsum.photos/200/300', semaphore) for _ in range(10)]
        await asyncio.gather(*tasks)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在上面的代码中，我们使用aiohttp库创建了一个异步HTTP客户端会话对象。我们使用Semaphore类创建了一个信号量对象，用于控制并发数。我们使用列表推导式创建了10个协程任务，并使用gather方法将这些任务一起运行。我们使用async with语句获取了信号量，并使用aiohttp库下载了一张图片，并将图片保存到本地文件中。

在上面的代码中，我们使用Semaphore类控制了并发数，最多只有5个协程同时下载图片。当有协程完成后，其他协程才能获取信号量并开始下载图片。

示例2：使用协程并发执行命令

以下是一个示例代码，用于使用协程并发执行命令：

import asyncio
import subprocess

async def run_command(command, semaphore):
    async with semaphore:
        process = await asyncio.create_subprocess_shell(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
        stdout, stderr = await process.communicate()
        print(stdout.decode())

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(5)
    commands = ['echo 1', 'echo 2', 'echo 3', 'echo 4', 'echo 5', 'echo 6', 'echo 7', 'echo 8', 'echo 9', 'echo 10']
    tasks = [run_command(command, semaphore) for command in commands]
    await asyncio.gather(*tasks)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在上面的代码中，我们使用subprocess库创建了一个子进程对象，用于执行命令。我们使用Semaphore类创建了一个信号量对象，用于控制并发数。我们使用列表推导式创建了10个协程任务，并使用gather方法将这些任务一起运行。我们使用async with语句获取了信号量，并使用subprocess库执行了一条命令，并输出了命令的输出结果。

在上面的代码中，我们使用Semaphore类控制了并发数，最多只有5个协程同时执行命令。当有协程完成后，其他协程才能获取信号量并开始执行命令。

总结

本攻略介绍了如何使用Python协程并发数控制。我们使用asyncio库创建协程，使用Semaphore类来控制并发数。我们提供了两个示例，分别用于使用协程并发下载图片和使用协程并发执行命令。这些技巧可以帮助我们更好地控制并发数，避免资源竞争和性能问题。