Python 异步: 异步推导式(18)

简介: Python 异步: 异步推导式(18)

动动发财的小手,点个赞吧!

当我们想到“pythonic”时,理解,如列表和字典理解是 Python 的一个特性。

这是我们执行循环的一种方式,与许多其他语言不同。

Asyncio 允许我们使用异步推导式。

我们可以通过“async for”表达式使用异步推导式来遍历异步生成器和异步迭代器。

1. 什么是异步推导式

异步推导式是经典推导式的异步版本。Asyncio 支持两种类型的异步推导式,它们是“async for”推导式和“await”推导式。

在我们看每之前,让我们首先回顾一下经典的推导式。

2. 推导式

推导式允许以简洁的方式创建列表、字典和集合等数据集合。列表推导式允许从新列表表达式中的 for 表达式创建列表。

...
# create a list using a list comprehension
result = [a*2 for a in range(100)]

还支持推导式来创建字典和集合。

...
# create a dict using a comprehension
result = {a:i for a,i in zip(['a','b','c'],range(3))}
# create a set using a comprehension
result = {a for a in [1, 2, 3, 2, 3, 1, 5, 4]}

3. 异步推导式

异步推导式允许使用带有异步可迭代对象的“async for”表达式来创建列表、集合或字典。

...
# async list comprehension with an async iterator
result = [a async for a in aiterable]

这将根据需要创建和安排协程或任务,并将其结果放入列表中。

回想一下,“async for”表达式只能在协程和任务中使用。

另外,回想一下异步迭代器是一个产生可等待对象的迭代器。

“async for”表达式允许调用者遍历等待对象的异步迭代器并从每个对象中检索结果。

在内部,async for 循环将根据需要自动解析或等待每个可等待的调度协程。

异步生成器自动实现异步迭代器的方法,也可用于异步推导式。

...
# async list comprehension with an async generator
result = [a async for a in agenerator]

4. Await 推导式

“等待”表达式也可以在列表、集合或字典理解中使用,称为等待推导式。

与异步推导式一样,它只能在异步协程或任务中使用。

这允许通过挂起和等待一系列可等待对象来创建数据结构,如列表。

...
# await list compression with a collection of awaitables
results = [await a for a in awaitables]

这将通过依次等待每个可等待对象来创建结果列表。

当前协程将被挂起以顺序执行可等待对象,这与使用 asyncio.gather() 并发执行它们不同,而且可能更慢。

相关文章
|
2月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
|
2月前
|
数据采集 存储 C++
Python异步爬虫(aiohttp)加速微信公众号图片下载
Python异步爬虫(aiohttp)加速微信公众号图片下载
|
3月前
|
测试技术 数据处理 Python
Python列表推导式:简洁高效的数据处理利器
Python列表推导式:简洁高效的数据处理利器
217 80
|
2月前
|
数据采集 监控 调度
干货分享“用 多线程 爬取数据”:单线程 + 协程的效率反超 3 倍,这才是 Python 异步的正确打开方式
在 Python 爬虫中,多线程因 GIL 和切换开销效率低下,而协程通过用户态调度实现高并发,大幅提升爬取效率。本文详解协程原理、实战对比多线程性能,并提供最佳实践,助你掌握异步爬虫核心技术。
|
4月前
|
存储 数据采集 大数据
Python推导式进阶指南:优雅初始化序列的科学与艺术
本文系统讲解Python推导式的用法与技巧,涵盖列表、字典、集合推导式及生成器表达式。通过代码示例和性能对比,展示推导式在数据结构初始化中的优势:简洁高效、执行速度快30%-50%。文章分析基础语法、核心应用场景(如序列构造、键值对转换、去重运算)及嵌套使用,并探讨使用边界与最佳实践,强调可读性优先原则。最后指出,合理运用推导式能显著提升代码质量和处理效率,同时避免过度复杂化的陷阱。
91 0
|
8月前
|
人工智能 开发者 Python
Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用
Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。
684 9
|
8月前
|
Python
深入理解 Python 中的异步操作:async 和 await
Python 的异步编程通过 `async` 和 `await` 关键字处理 I/O 密集型任务,如网络请求和文件读写,显著提高性能。`async` 定义异步函数,返回 awaitable 对象;`await` 用于等待这些对象完成。本文介绍异步编程基础、`async` 和 `await` 的用法、常见模式(并发任务、异常处理、异步上下文管理器)及实战案例(如使用 aiohttp 进行异步网络请求),帮助你高效利用系统资源并提升程序性能。
702 7
|
8月前
|
SQL 网络协议 安全
Python异步: 什么时候使用异步?
Asyncio 是 Python 中用于异步编程的库,适用于协程、非阻塞 I/O 和异步任务。使用 Asyncio 的原因包括:1) 使用协程实现轻量级并发;2) 采用异步编程范式提高效率;3) 实现非阻塞 I/O 提升 I/O 密集型应用性能。然而,Asyncio 并不适合所有场景,特别是在 CPU 密集型任务或已有线程/进程方案的情况下。选择 Asyncio 应基于项目需求和技术优势。
122 2
|
9月前
|
数据采集 JSON 测试技术
Grequests,非常 Nice 的 Python 异步 HTTP 请求神器
在Python开发中,处理HTTP请求至关重要。`grequests`库基于`requests`,支持异步请求,通过`gevent`实现并发,提高性能。本文介绍了`grequests`的安装、基本与高级功能,如GET/POST请求、并发控制等,并探讨其在实际项目中的应用。
190 3

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多