asyncio.run( asyncio.wait(task_list))
时间: 2024-08-15 17:09:40 浏览: 74
`asyncio.run()` 是 Python 3.7 及更高版本中用于运行异步任务的一个便捷入口点。它接受一个协程(coroutine)作为参数,通常这个协程会使用 `asyncio.create_task()` 或 `asyncio.gather()` 来启动其他子任务。
当你调用 `asyncio.run()` 并传入一个协程时,它会在事件循环中执行该协程及其依赖的任务,直到整个程序完成。下面是一个简单的示例,展示如何使用 `asyncio.run()` 运行包含子任务的协程:
```python
import asyncio
# 假设 task_list 包含一些 async 函数
task_list = [
asyncio.create_task(some_async_function()),
asyncio.create_task(another_async_function())
]
# 使用 asyncio.run() 运行任务
async def main():
await asyncio.wait(task_list)
asyncio.run(main())
```
在这个例子中,`await asyncio.wait(task_list)` 会阻塞当前协程,直到所有子任务完成。如果某个任务抛出了异常,`asyncio.run()` 会捕获并终止整个程序。
相关问题
[mtc_tutorial-1] [WARN] [1741697527.133468695] [moveit_ros.planning_scene_interface.planning_scene_interface]: service '/get_planning_scene' not advertised yet. Continue waiting...
<think>嗯,用户提到了一个MoveIt相关的警告信息:`[mtc_tutorial-1] [WARN] [1741697527.133468695] [moveit_ros.planning_scene_interface.planning_scene_interface]: service '/get_planning_scene' not advertised yet. Continue waiting...`。首先,我需要理解这个警告的含义。看起来是Planning Scene Interface在尝试调用`/get_planning_scene`服务,但该服务尚未被广告(advertised),所以一直在等待。
接下来,我应该思考可能的原因。通常,服务未就绪可能有几种情况:对应的节点没有启动,或者启动顺序有问题,或者服务名称不匹配。例如,MoveGroup节点可能没有正确启动,导致其提供的服务不可用。另外,权限问题或者网络配置错误也可能导致服务无法被发现,不过这在本地环境中可能较少见。
然后,我需要考虑解决方案。首先,检查依赖的节点是否已经正确运行,特别是`move_group`节点。确保在启动Planning Scene Interface之前,MoveIt的相关组件已经启动并正常运行。可能需要调整launch文件的启动顺序,或者添加等待服务的逻辑。另外,用户可能需要检查服务名称是否正确,是否存在命名空间的问题,比如在不同的命名空间下服务名称会变化,导致无法找到。
此外,用户可能在运行某个教程或示例代码,比如mtc_tutorial-1,这可能涉及到MoveIt Task Constructor的使用。这时候,可能需要确认教程中的步骤是否正确,是否有遗漏的启动参数或配置。例如,是否需要加载特定的规划场景或配置参数。
最后,需要为用户提供具体的解决步骤,比如如何检查节点状态,如何查看服务列表,如何调整启动顺序,或者添加重试逻辑。同时,提醒用户检查日志中的其他错误信息,以便进一步排查问题。</think>关于这个MoveIt警告的详细解释及解决方案:
[问题分析]
该警告信息显示规划场景接口(PlanningSceneInterface)在尝试访问`/get_planning_scene`服务时遇到问题。主要原因是:
1. 服务依赖节点未启动:$move\_group$节点未正确初始化
2. 启动顺序错误:规划场景接口在$move\_group$节点启动前被调用
3. 服务名称冲突:存在命名空间冲突(常见于多机器人场景)
[典型解决方案]
1. 节点启动验证
```bash
# 新终端执行
ros2 node list | grep move_group
# 应显示类似 /move_group 的节点存在
```
2. 服务可用性检查
```bash
ros2 service list | grep get_planning_scene
# 正确输出应包含 /get_planning_scene
```
3. 启动顺序修正(针对launch文件):
```python
# 确保先启动 move_group 节点
from launch_ros.actions import Node
def generate_launch_description():
return LaunchDescription([
Node(
package="moveit_ros_move_group",
executable="move_group",
name="move_group"
),
# 其他节点应在此之后启动
])
```
4. 添加服务等待逻辑(进阶方案):
```cpp
// C++ 示例
auto client = node->create_client<moveit_msgs::srv::GetPlanningScene>("/get_planning_scene");
if (!client->wait_for_service(5s)) {
RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Service not available after 5 seconds");
return;
}
```
[调试技巧]
1. 查看完整节点拓扑:
$$ ros2 run rqt_graph rqt_graph $$
2. 监控服务状态:
```bash
ros2 service info /get_planning_scene
```
3. 查看节点详细日志:
```bash
ros2 topic echo /rosout | grep move_group
```
建议优先检查move_group节点的启动状态,该节点负责发布`/get_planning_scene`服务。如果使用的是预制教程,请确认所有依赖包已正确安装且启动文件未经过错误修改。
python asyncio demo
As an AI language model, I am not able to run python code, but I can provide an example of how to use the asyncio module in Python.
Here's a simple example of using asyncio to asynchronously download multiple web pages:
```python
import asyncio
import aiohttp
async def download_page(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def download_pages(urls):
tasks = [asyncio.create_task(download_page(url)) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results
if __name__ == '__main__':
urls = ['https://www.google.com', 'https://www.facebook.com', 'https://www.github.com']
pages = asyncio.run(download_pages(urls))
for page in pages:
print(len(page))
```
In this example, we define two asynchronous functions: `download_page` and `download_pages`. `download_page` takes a URL as input and uses the aiohttp library to make an HTTP request and return the text content of the response. `download_pages` takes a list of URLs and creates a task for each URL to download the page asynchronously. We use `asyncio.gather` to wait for all the tasks to complete and return the results.
In the main function, we create a list of URLs and pass it to `download_pages`. The `asyncio.run` function is used to run the coroutine and block until it completes. Finally, we print the length of each downloaded page.
This is just a simple example of what you can do with asyncio. In practice, you can use it to build high-performance asynchronous applications that handle many concurrent connections or computations.
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