Python 异步: 等待有时间限制的协程(12)

简介: 我们可以使用 asyncio.wait_for() 函数等待 asyncio 任务或协程超时完成。如果在任务完成之前超时已过,任务将被取消。

1. 什么是 Asyncio wait_for()

asyncio.wait_for() 函数允许调用者等待 asyncio 任务或协程超时完成。如果没有指定超时,wait_for() 函数将等待直到任务完成。如果在任务完成之前指定了超时并超时,那么任务将被取消。

这允许调用者既可以设置他们愿意等待任务完成的时间,又可以通过在超时结束时取消任务来强制执行超时。

现在我们知道了 asyncio.wait_for() 函数是什么,让我们看看如何使用它。

2. 如何使用 Asyncio wait_for()

asyncio.wait_for() 函数接受一个等待和超时。等待对象可能是协程或任务。必须指定超时,并且可以是无超时、整数或浮点秒数。wait_for() 函数返回一个协程,该协程在明确等待或作为任务调度之前不会执行。

...
# wait for a task to complete
await asyncio.wait_for(coro, timeout=10)

如果提供协程,则在执行 wait_for() 协程时将其转换为任务。如果在任务完成之前超时已过,任务将被取消,并引发 asyncio.TimeoutError,这可能需要处理。

...
# execute a task with a timeout
try:
    # wait for a task to complete
    await asyncio.wait_for(coro, timeout=1)
except asyncio.TimeoutError:
    # ...

如果等待的任务因未处理的异常而失败,则该异常将传播回等待 wait_for() 协程的调用者,在这种情况下可能需要处理它。

...
# execute a task that may fail
try:
    # wait for a task to complete
    await asyncio.wait_for(coro, timeout=1)
except asyncio.TimeoutError:
    # ...
except Exception:
    # ...

接下来,让我们看看如何在超时时调用 wait_for()。

3. 带有超时的 Asyncio wait_for() 示例

我们可以探索如何在任务完成之前等待具有超时的协程。在此示例中,我们执行上述协程,但调用方等待 0.2 秒或 200 毫秒的固定超时。回想一下,一秒等于 1,000 毫秒。

任务协程被修改,使其休眠一秒以上,确保超时总是在任务完成之前到期。

# SuperFastPython.com
# example of waiting for a coroutine with a timeout
from random import random
import asyncio
 
# coroutine to execute in a new task
async def task_coro(arg):
    # generate a random value between 0 and 1
    value = 1 + random()
    # report message
    print(f'>task got {value}')
    # block for a moment
    await asyncio.sleep(value)
    # report all done
    print('>task done')
 
# main coroutine
async def main():
    # create a task
    task = task_coro(1)
    # execute and wait for the task without a timeout
    try:
        await asyncio.wait_for(task, timeout=0.2)
    except asyncio.TimeoutError:
        print('Gave up waiting, task canceled')
 
# start the asyncio program
asyncio.run(main())

运行示例首先创建 main() 协程并将其用作 asyncio 程序的入口点。main() 协程创建任务协程。然后它调用 wait_for() 并传递任务协程并将超时设置为 0.2 秒。

main()协程被挂起,执行task_coro()。它报告一条消息并休眠片刻。main() 协程在超时结束后恢复。 wait_for()协程取消task_coro()协程,main()协程挂起。

task_coro() 再次运行并响应要终止的请求。它引发 TimeoutError 异常并终止。main() 协程恢复并处理由 task_coro() 引发的 TimeoutError。

这突出显示了我们如何调用带超时的 wait_for() 函数,并在任务未在超时内完成时取消任务。

由于使用了随机数,程序每次运行时的输出都会不同。

>task got 0.685375224799321
Gave up waiting, task canceled
相关文章
|
2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。
246 9
|
2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。
104 7
|
2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。
|
3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。
90 3
|
5月前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
探索Python中的异步编程:从asyncio到异步数据库操作
在这个快节奏的技术世界里,效率和性能是关键。本文将带你深入Python的异步编程世界,从基础的asyncio库开始,逐步探索到异步数据库操作的高级应用。我们将一起揭开异步编程的神秘面纱,探索它如何帮助我们提升应用程序的性能和响应速度。
|
5月前
|
调度 Python
python知识点100篇系列(20)-python协程与异步编程asyncio
【10月更文挑战第8天】协程(Coroutine)是一种用户态内的上下文切换技术,通过单线程实现代码块间的切换执行。Python中实现协程的方法包括yield、asyncio模块及async/await关键字。其中,async/await结合asyncio模块可更便捷地编写和管理协程,支持异步IO操作,提高程序并发性能。协程函数、协程对象、Task对象等是其核心概念。
|
4月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
python协程+异步总结!
本文介绍了Python中的协程、asyncio模块以及异步编程的相关知识。首先解释了协程的概念和实现方法,包括greenlet、yield关键字、asyncio装饰器和async/await关键字。接着详细讲解了协程的意义和应用场景,如提高IO密集型任务的性能。文章还介绍了事件循环、Task对象、Future对象等核心概念,并提供了多个实战案例,包括异步Redis、MySQL操作、FastAPI框架和异步爬虫。最后提到了uvloop作为asyncio的高性能替代方案。通过这些内容,读者可以全面了解和掌握Python中的异步编程技术。
71 0
|
4月前
|
数据采集 缓存 程序员
python协程使用教程
1. **协程**:介绍了协程的概念、与子程序的区别、优缺点,以及如何在 Python 中使用协程。 2. **同步与异步**:解释了同步与异步的概念,通过示例代码展示了同步和异步处理的区别和应用场景。 3. **asyncio 模块**:详细介绍了 asyncio 模块的概述、基本使用、多任务处理、Task 概念及用法、协程嵌套与返回值等。 4. **aiohttp 与 aiofiles**:讲解了 aiohttp 模块的安装与使用,包括客户端和服务器端的简单实例、URL 参数传递、响应内容读取、自定义请求等。同时介绍了 aiofiles 模块的安装与使用,包括文件读写和异步迭代
80 0
|
7天前
|
机器学习/深度学习 存储 设计模式
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。

热门文章

最新文章