我正在阅读Python文档和PyMotW书,试图学习Async / Await,Future和Tasks。
Coroutines and Tasks documentation:
通常不需要在应用程序中创建Future对象 级别代码。
在future documentation中声明以下内容:
loop.create_future()
创建一个附加到事件循环的asyncio.Future对象。
这是在asyncio中创建Futures的首选方法。这样,第三方事件循环就可以提供 未来的对象(具有更好的性能或仪器)。
但是,作者在PyMotW chapter on Future中创建了一个future
对象,如下所示:
all_done = asyncio.Future()
我认为是因为本书略落后于当前版本的Python。为了解决这个问题,我做了以下事情:
future_Obj = event_loop.create_future()
因此,作者的完整代码变为:
import asyncio
def mark_done(future, result):
print('setting future result to {!r}'.format(result))
future.set_result(result)
event_loop = asyncio.get_event_loop()
try:
future_Obj = event_loop.create_future()
print('scheduling mark_done')
event_loop.call_soon(mark_done, future_Obj, 'the result')
print('entering event loop')
result = event_loop.run_until_complete(future_Obj)
print('returned result: {!r}'.format(result))
finally:
print('closing event loop')
event_loop.close()
print('future result: {!r}'.format(future_Obj.result()))
问题:
以上示例中的future_Obj = event_loop.create_future()
是根据文档创建future
对象的正确方法吗?
答案 0 :(得分:0)
以上示例中的
future_Obj = event_loop.create_future()
是根据文档创建未来对象的正确方法吗?
是的,在所示的代码中,这正是这样做的方法。
要注意的一件事是,future与事件循环相关联,因此在顶级创建future与asyncio.get_event_loop()
最初返回的循环相关联。切换到asyncio.run
后,您会收到一条错误消息,因为每次调用asyncio.run
都会创建一个新的事件循环。
为避免该问题,高层的未来可以从None
开始,并在适当的情况下使用global
在协程内部创建。而且,由于您明确地过了未来(这是一个很好的做法),因此根本不需要全局变量:
def mark_done(future, result):
print('setting future result to {!r}'.format(result))
future.set_result(result)
async def main():
loop = asyncio.get_event_loop()
future = loop.create_future()
print('scheduling mark_done')
loop.call_soon(mark_done, future, 'the result')
print('suspending the coroutine')
result = await future
print('awaited result: {!r}'.format(result))
print('future result: {!r}'.format(future.result()))
return result
if __name__ == '__main__':
print('entering the event loop')
result = asyncio.run(main())
print('returned result: {!r}'.format(result))
请注意,使用asyncio.run
时,您无需显式关闭循环,这是自动完成的。如果您使用的是Python 3.6或更早版本,则可以将asyncio.run(main())
替换为asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
。