等效于带有工作“线程”的 asyncio.Queues答案

【问题标题】：Equivalent of asyncio.Queues with worker "threads"等效于带有工作“线程”的 asyncio.Queues
【发布时间】：2014-05-26 06:53:37
【问题描述】：

我试图弄清楚如何移植线程程序以使用asyncio。我有很多代码同步几个标准库Queues，基本上是这样的：

import queue, random, threading, time

q = queue.Queue()

def produce():
    while True:
        time.sleep(0.5 + random.random())  # sleep for .5 - 1.5 seconds
        q.put(random.random())

def consume():
    while True: 
        value = q.get(block=True)
        print("Consumed", value)

threading.Thread(target=produce).start()
threading.Thread(target=consume).start()

一个线程创建值（可能是用户输入），另一个线程对它们进行处理。关键是这些线程在有新数据之前处于空闲状态，此时它们会醒来并对其进行处理。

我正在尝试使用 asyncio 来实现这种模式，但我似乎无法弄清楚如何让它“运行”。

我的尝试或多或少看起来像这样（并且根本不做任何事情）。

import asyncio, random

q = asyncio.Queue()

@asyncio.coroutine
def produce():
    while True: 
        q.put(random.random())
        yield from asyncio.sleep(0.5 + random.random())

@asyncio.coroutine
def consume():
    while True:
        value = yield from q.get()
        print("Consumed", value)

# do something here to start the coroutines. asyncio.Task()? 

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_forever()

我尝试过使用协程的变体，不使用协程，在任务中包装东西，试图让它们创建或返回期货等。

我开始认为我对应该如何使用 asyncio 有错误的想法（也许这种模式应该以我不知道的不同方式实现）。任何指针将不胜感激。

【问题讨论】：

你为什么要放弃线程以支持 asyncio？
@dmmd - 不离开，我一直在使用线程。然而，Asyncio 对于某些类型的问题很方便，特别是当它们涉及大量阻塞 I/O 时。在没有无限资源的系统（树莓派，“云”机器）上，有时 asyncio 可以用更少的努力完成同样的事情。
很高兴知道，谢谢。

标签： python python-3.x queue python-asyncio

【解决方案1】：

是的，没错。任务是你的朋友：

import asyncio, random

q = asyncio.Queue()

@asyncio.coroutine
def produce():
    while True:
        yield from q.put(random.random())
        yield from asyncio.sleep(0.5 + random.random())

@asyncio.coroutine
def consume():
    while True:
        value = yield from q.get()
        print("Consumed", value)


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.create_task(produce())
loop.create_task(consume())
loop.run_forever()

asyncio.ensure_future也可以用于创建任务。

请记住：q.put() 是一个协程，所以你应该使用yield from q.put(value)。

UPD

例如从asyncio.Task()/asyncio.async()切换到新品牌APIloop.create_task()和asyncio.ensure_future()。

【讨论】：

我很好奇“while True”循环是否适合用于生产代码？还有推荐的测试方法吗？
@user772401 通常取决于生产者。生成随机序列while True 是一个很好的例子，从套接字读取——也许，你的代码无论如何都应该等待来自套接字的一部分新数据。对于测试 my 示例，我建议将随机种子固定为恒定值并分析消耗的结果。更复杂的场景需要另一种技术。
但在生产者/消费者模式的情况下，在“while True”循环上运行的任务可能占我程序（也称为事件循环）的 50%。因此（在我正在玩的当前项目中）如果我的生产者或消费者任务发生故障，它会使事件循环与运行无关。我想我想要的是一种类似于supervisord类型的魔法，它说'如果这个任务出错，重新安排它'......我觉得确保消费者任务永远不会因错误输入而中断的唯一方法（输入你无法控制) 是将其关键代码包装在 try/except
不错的答案。我只有一个小怪癖。引用文档："Don’t directly create Task instances: use the ensure_future() function or the BaseEventLoop.create_task() method."
@FrederikAalund 无论如何都更新了答案

【解决方案2】：

这是我在生产中使用的，转移到要点：https://gist.github.com/thehesiod/7081ab165b9a0d4de2e07d321cc2391d

【讨论】：

谢谢，你帮了我很多！我需要一个带有添加和处理项目选项的队列。但是，在我的情况下，我添加了以下内容：async def finish(self): await self._queue.join() await self.join() 然后使用这样的 AsyncWorkerPool 实例：loop.run_until_complete(pool.finish()) 在没有要处理的内容时完成。

【解决方案3】：

稍后，也许是 OT，请记住，您可以从多个任务中消费 Queue，因为它们是独立的消费者。

以下 sn-p 示例显示了如何使用 asyncio 任务实现相同的线程池模式。

q = asyncio.Queue()

async def sum(x):
    await asyncio.sleep(0.1)  # simulates asynchronously
    return x

async def consumer(i):
    print("Consumer {} started".format(i))
    while True:
        f, x = await q.get()
        print("Consumer {} procesing {}".format(i, x))
        r = await sum(x)
        f.set_result(r)

async def producer():
    consumers = [asyncio.ensure_future(consumer(i)) for i in range(5)]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [(asyncio.Future(), x) for x in range(10)]
    for task in tasks:
        await q.put(task)

    # wait until all futures are completed
    results = await asyncio.gather(*[f for f, _ in tasks])
    assert results == [r for _, r in tasks]

    # destroy tasks
    for c in consumers:
        c.cancel()


asyncio.get_event_loop().run_until_complete(producer())

【讨论】：