_discard_future_result of >, exception=AttributeError...ret = callback() File "D:\python\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 765, in _discard_future_result...future.result() File "D:\python\lib\site-packages\pywebio\platform\tornado.py", line 440, in wait_to_stop_loop...tasks = [t for t in asyncio.all_tasks() if t is not asyncio.current_task() and not t.done()] AttributeError
有关更多示例和更多信息，请参见我们的数据类完整指南，对于正式说明，请参见PEP 557 定制模块属性 Python中到处都有属性！...虽然类属性可能是最著名的，但实际上属性实际上可以放在任何东西上，包括函数和模块。Python的一些基本功能被实现为属性：大多数自省功能，文档字符串和名称空间。模块内部的功能可用作模块属性。...__getattr__()方法可用于自定义对对象属性的访问。 在Python 3.7之前，模块属性很难获得相同的自定义。...如果PLUGINS在导入所有插件之后该插件不在词典中，那么我们提出一个AttributeError说法，name它不是当前模块上的属性（插件）。 PLUGINS字典如何填充？...使用__file__更具可移植性，但是如果安装了Python项目，则它可能最终位于zip内并且没有__file__属性。第三种选择解决了这个问题，但是很慢。
自身引入了一个协程库 asyncio 。...ensure_future() 函数会返回 task 对象tasks = [asyncio.ensure_future(main_one()),asyncio.ensure_future(main_two...3.装饰器 wraps 模块 functools 中的 wraps ，会让使用了装饰器的函数伪装的更像原函数，也就是将原函数的属性赋值给使用了装饰器后的原函数。...2) 接下来请出今天的主角 wraps： from functools import wraps # <-- 导入模块 # 定义一个装饰器def eg_decorator(func): @wraps...通过查看底层代码是因为 Flask 的路由地址根据属性 __name__ 绑定视图名称。
其实在 Denis 联系我之前，我已经放弃他了——因为他实在是很久很久没有在 gevent 上活跃开发了，gevent 1.0 感觉也是憋了好久憋出来的。...当时连蟒爹的 Tulip/asyncio 都眼瞅着要发布了，我就直接 fork 了个项目叫 gevent3，也就是 Python 3 版的、基于 asyncio 的 gevent，这个 gevent3...请参考：https://pythonhosted.org/six/#constants 乾坤大挪移 Python 3 中，很多模块都改了名字，幸好多半接口并没有变化，所以为了同时能够支持 Python...occurred: Traceback (most recent call last): File "tb.py", line 4, in None.non_exist() AttributeError...子句中，所以第一个异常对象被保存在了第二个异常对象的 __context__ 属性中（当然第二个异常的 __traceback__ 属性同样保存了第二个异常的栈跟踪信息）； 依次这样链下去，你就会得到一个异常链
几个主要的概念 首先需要对 asyncio 中的几个主要函数和模块做一个初步认识： asyncio.run 是启动事件循环的入口，接收一个协程作为参数。...asyncio.events.Handle 和 asyncio.events.TimerHandle 是放到 loop 中的处理对象，其中 _callback 属性保存的是一个回调函数，处理对象执行时调用的就是这个函数...，回调函数参数放在_args 属性中。...asyncio.futures.Future 作为一个事件在未来完成的占位符，当事件完成后可通过 Future.set_result 方法将事件的结果设置进去。...还记得 future 是怎么来的以及 future 里面是啥吗？future 是在 asyncio.sleep 时生成并通过 await 返回的，返回给 Task.
asyncio 重点解决网络服务中的问题，事件循环在这里将来自套接字（socket）的 I/O 已经准备好读和/或写作为“当A发生时”（通过selectors模块）。...线程与协程 我们先看两断代码，分别用 threading 模块和asyncio 包实现的一段代码。...这里我们使用signal.go 属性：在主线程中把它设置为False后，spinner 线程会接收到，然后退出 现在我们再看下使用 asyncio 包的版本： # spinner_asyncio.py....result() 这个方法没有参数，因此不能指定超时时间。 如果调用 .result() 方法时期还没有运行完毕，会抛出 asyncio.InvalidStateError 异常。...with async and await syntax Python 之 asyncio 我所不能理解的Python中的Asyncio模块 最后，感谢女朋友支持
一直对asyncio这个库比较感兴趣，毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块，python也是在python 3.4中引入了协程的概念。...也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的？...task 任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含了任务的各种状态 future: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。...看了上面这些关键字，你可能扭头就走了，其实一开始了解和研究asyncio这个模块有种抵触，自己也不知道为啥，这也导致很长一段时间，这个模块自己也基本就没有关注和使用，但是随着工作上用python遇到各种性能问题的时候...，自己告诉自己还是要好好学习学习这个模块。
asyncio，在Python3.4中引入的模块用于编写协程代码。 async & awiat，在Python3.5中引入的两个关键字，结合asyncio模块可以更方便的编写协程代码（推荐）。...fut = loop.create_future() # 等待任务最终结果（Future对象），没有结果则会一直等下去。...futures.Future对象 在Python的concurrent.futures模块中也有一个Future对象，这个对象是基于线程池和进程池实现异步操作时使用的对象。...在Python提供了一个将futures.Future 对象包装成asyncio.Future对象的函数 asynic.wrap_future。...(main()) 应用场景：当项目以协程式的异步编程开发时，如果要使用一个第三方模块，而第三方模块不支持协程方式异步编程时，就需要用到这个功能，例如requests模块： import asyncio
例如，在 asyncio 中， 要想在 await 语句中使用 Future，唯一要做的就是在 asyncio.Future 类中添加 __await__ = __iter__。...CPython 代码库中的 async/await 在 CPython 中没有使用 await。 async 关键字主要是被 asyncio 模块占用。...为了解决这个问题，需要将 asyncio 模块中的 async() 函数重命名为 ensure_future()（点击 asyncio 了解更多）。...没有针对这一属性的文档或测试文件，CPython 中的其他地方也没有使用这个属性。...除此以外，CPython 代码库中没有其他的 async 属性被记录或使用。
future:代表将来执行或还没有执行的任务，实际上和task 没有本质区别。 async定义-个协程. await用来挂起阻塞方法的执行。...的使用 loop = asyncio.get_event_loop() task = asyncio.ensure_future(c) print(task) loop.run_until_complete...,url) #在异步协程中如果出现同步模块相关的代码，那么就无法实现异步 #time.sleep(2) await asyncio.sleep(2) print('请求成功...,url) tasks = [] for url in urls: c = get_page(url) task = asyncio.ensure_future(c) tasks.append...aiohttp模块引入 import requests,asyncio,time,aiohttp start = time.time() urls = [ 'http://127.0.0.1:
如果没有为当前上下文设置任何事件循环，且当前策略没有指定创建一个事件循环，则抛出异常。必须返回非None值。...Future Future，是对协程的封装，代表一个异步操作的最终结果--将来执行或没有执行的任务的结果，其值会在将来被计算出来。...为get_stack()检索的帧生成类似于traceback模块的输出。limit参数被传递给get_stack()。...如果没有提供，则使用默认的事件循环 asyncio.as_completed(fs, *, loop=None, timeout=None) 返回一个迭代器，该迭代器在等待时为Future实例。...它必须是concurrent.futures模块的以下常量之一： FIRST_COMPLETED 当任何future完成或被取消时，函数将返回。
三、greenlet 1、greenlet实现多任务协程 为了更好使用协程来完成多任务，python中的greenlet模块对其封装，从而使得切换任务变的更加简单，在使用前先要确保greenlet模块安装...2、greenlet的模块与类 我们首先看一下greenlet这个module里面的属性 >>> import greenlet >>> dir(greenlet) ['GREENLET_USE_GC'...3、greenlet生命周期 文章开始的地方提到第一个例子中的gr2其实并没有正常结束，我们可以借用greenlet.dead这个属性来查看 运行结果为： 1 import greenlet 2...future： 代表将来执行或没有执行的任务的结果。...asyncio.ensure_future 和 loop.create_task都可以创建一个task，run_until_complete的参数是一个futrue对象。
coroutine只是一个中间层的东西,所以需要aiohttp , aiomysql等这个模块来提供支持,就跟tornado的异步框架一样,如果你 在get()/post() 中加了阻塞函数调用,tornado...无论是 await 还是 asyncio.ensure_future/async , 都将把coroutine加入loop中,但是两者有一个差别: await 是等待这个coroutine...下面代码中没有自行创建Future对象, 其实也可以用, Future对象与Twisted中的 Defer对象极其类似....下面给一个Tornado中使用Future对象的案例 : 注意,没有使用过Tornado协程的别看了, Tornado旧版本的协程有些误导 1.第一个使用Future对象的Tornado案例 class...async def get_mysql_pool(**settings): pool = await aiomysql.create_pool(**settings) return pool #获取href属性
之前在看gevent的时候不小心又看到了这个模块，gevent其实并不是python官方的标准库，有一些缺陷，所以这个时候Asyncio出现了。 这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块。...关于asyncio，有很多的模块支持，如图（一部分）： ?...该任务会在 get_running_loop() 返回的循环中执行，如果当前线程没有在运行的循环则会引发 RuntimeError。 await await用于挂起阻塞的异步调用接口。...在 asyncio 中需要 Future 对象以便允许通过 async/await 使用基于回调的代码。 通常情况是不需要创建Future的代码的。...(coroutine1), asyncio.ensure_future(coroutine2), asyncio.ensure_future(coroutine3) ] # 最先调用get_event_loop
协程 实现协程的方法： greenlet 早期模块 yield关键字 asyncio装饰器（python3.4加入） async、await关键字（python3.5加入）推荐使用 asyncio的使用...在python3.4及之后加入内置模块 import asyncio @asyncio.coroutine def func1(): print('函数func1') yield...asyncio.sleep(3) print('函数func2完成') tasks = [ asyncio.ensure_future(func1()), asyncio.ensure_future...('函数func2完成') tasks = [ asyncio.ensure_future(func1()), asyncio.ensure_future(func2()), ]...loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
Python 函数调用，Python 的 asyncio 模块实现的异步IO编程框架中，协程是对使用 async 关键字定义的异步函数的调用 一个进程包含多个线程,类似于一个人体组织有多种细胞在工作，...执行效率极高，因为子程序切换（函数）不是线程切换，由程序自身控制，没有切换线程的开销。...+ yield from (python3.4+) asyncio + async/await (python3.5+) Python3.4以后引入了asyncio模块，可以很好的支持协程 asyncio...我们可以使用 async 关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是返回一个协程对象 task: 任务，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态 future: 代表将来执行或没有执行的任务的结果...task = asyncio.ensure_future(coroutine) print('Task:', task) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete
不知你有没有这样的经历，明明我使用了多线程 ，线程数也有好多 但是执行下来发现 多线程执行的效率还比串行的差，那问题出在哪里呢？最主要的还是cpu 主要消耗在上下文切换上了。...好，今天我们用 python 提供的 asyncio 模块来介绍一下 协程的相关内容。...在使用 这个模块之前 我们先介绍几个概念： 1.future object 我们暂且称这是一个特殊的对象 1.1.含有此对象的函数调用不会立刻被执行，返回结果 1.2.调用后返回的是一个协程对象...通过本文，我们基本已经掌握了 使用 python 的 asyncio 模块来进行 写协程相关的代码，对于提升执行效率还是很有帮助的，还请大家多多尝试，多多练习，好了 本篇我们就先介绍到这里下一篇我们呢会重点讲讲...asyncio 这个模块背后执行的流程 让大家从源码的层面上对python 协程编程有一个更加深入的理解。
实现协程的方式： 1.greenlet，早期模块 2.yield关键字 3.asyncio装饰器 4.async，await关键字 现在我要学习的是asyncio这种方式（话说有点难...asyncio.Task用于实现协作式多任务的库，且Task对象不能用户手动实例化，通过下面2个函数创建： asyncio.async() loop.create_task() 或 asyncio.ensure_future...# 创建循环 loop = asyncio.get_event_loop() # future是基于asyncio方法创建的 task = asyncio.ensure_future(c) # 执行协程函数...import asyncio import time async def request(url): print("loading ", url) # 如果出现了同步模块的代码，就无法实现异步...(asyncio.wait(tasks)) end = time.time() print(end - start) 由于requests模块是同步的模块，会直接中断异步协程的操作，所以涉及到别的模块
Python的asyncio模块是一个用于编写单线程并发代码的库，使用协程，多路复用IO以及其他技术。...对象就是被await修饰的函数），首先future检查它自身是否已经完成，如果没有完成，挂起自身，告知当前的Task（任务）等待future完成。...(1) # 当执行await future这行代码时（future对象就是被await修饰的函数），首先future检查它自身是否已经完成，如果没有完成，挂起自身，告知当前的Task（任务）等待future...，如果没有完成，挂起自身，告知当前的Task（任务）等待future完成。...对象就是被await修饰的函数），首先future检查它自身是否已经完成，如果没有完成，挂起自身，告知当前的Task（任务）等待future完成。
说明 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。...从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，concurrent.futures 模块的主要特色是 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor...(x) return 'Finish after {}s'.format(x) task1 = do(1) task2 = do(2) task3 = do(4) tasks = [ asyncio.ensure_future...(task1), asyncio.ensure_future(task2), asyncio.ensure_future(task3) ] loop = asyncio.get_event_loop...简介 很多时候在python代码中见到了yield，没有系统学习过，自己也没有用过。 yield语句延迟了语句的执行，然后发送了一个值给调用者，但保留了一定的状态去保证函数离开之后可以继续。
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