"异步IO并发基础"
在Python编程中,`asyncio`库是一个用于编写并发代码的关键工具,尤其在处理I/O密集型任务时,它能显著提高程序的效率。`asyncio`是自Python 3.4版本起引入的,最初名为Tulip,旨在提供一个统一的事件循环和协程(coroutine)框架,以实现异步非阻塞的IO操作。
在标题和描述中提到的"asyncio并发1",我们可以理解为讨论的是`asyncio`库中的并发概念和基础用法。异步并发并不等同于并行执行,它强调的是在一个线程内通过切换不同的任务来实现高效利用CPU资源,而不是同时运行多个任务。这种模式被称为"ConcurrencyIsNotParallelism"(并发不是并行),这是由Rob Pike提出的观点,他强调了并发的优点在于能更好地利用系统资源,而并非简单地增加CPU核心的使用。
在Python中,`asyncio`通过协程(coroutine)实现了异步编程。协程是一种可以暂停和恢复执行的函数,它们是非抢占式的,即只有当协程内部有明确的暂停指令(如`await`关键字)时才会将控制权交还给其他协程。`asyncio`的`async def`语法糖就是用来定义协程的。例如:
```python
async def my_coroutine():
# 协程体
pass
```
协程间的协作通常需要事件循环(Event Loop),它是`asyncio`的核心。事件循环负责调度和执行协程,监控各种事件,如网络IO、定时器等。通过调用`asyncio.run()`或`loop.run_until_complete()`可以启动事件循环并执行协程。
`yield from`是Python 3.3及以前版本用于协程之间协作的方式,它允许一个协程将控制权交给另一个协程,直到被调协程完成后再返回。自Python 3.5起,`yield from`被更直观的`await`关键字取代。
在提供的部分代码中,可以看到一个名为`Signal`的类,它包含一个`spin`方法,该方法使用了一个迭代器`itertools.cycle`来循环打印字符"|/-\",模拟一个进度指示器。`spin`方法中使用了`wait`方法,这是`threading`模块中的一个方法,表明这段代码是在多线程环境下运行,而非`asyncio`的异步环境。`spin`方法的目的是在等待某个条件(`done`事件对象)变为True时,持续更新控制台状态。
虽然示例代码没有直接涉及`asyncio`,但可以看出并发的概念在多线程和异步编程中都有体现。在实际的`asyncio`应用中,类似`spin`的方法可能会被转换为协程,并通过`asyncio.sleep`或其他异步操作与事件循环配合,以实现非阻塞的并发行为。
`asyncio`是Python中进行异步并发编程的重要工具,它利用协程和事件循环提供了高效的IO操作处理,帮助开发者编写出高性能的网络服务和并发应用程序。了解并掌握`asyncio`的使用,对于提升Python应用的并发性能至关重要。