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事件驱动编程

事件驱动编程专注于事件。最终，程序流程取决于事件。到目前为止，我们处理的是顺序或并行执行模型，但具有事件驱动编程概念的模型称为异步模型。事件驱动编程依赖于始终监听新传入事件的事件循环。事件驱动编程的工作取决于事件。一旦事件循环，事件就会决定执行什么以及按什么顺序执行。以下流程图将帮助您了解其工作原理 −

Driven

Python 模块 – Asyncio

Asyncio 模块是在 Python 3.4 中添加的，它为使用协同例程编写单线程并发代码提供了基础架构。以下是 Asyncio 模块使用的不同概念 −

事件循环

事件循环是一种处理计算代码中的所有事件的功能。它在整个程序执行过程中起作用，并跟踪事件的传入和执行。Asyncio 模块允许每个进程有一个事件循环。以下是 Asyncio 模块提供的一些方法来管理事件循环 −

  • loop = get_event_loop() − 此方法将为当前上下文提供事件循环。

  • loop.call_later(time_delay,callback,argument) − 此方法安排在给定的 time_delay 秒后调用的回调。

  • loop.call_soon(callback,argument) − 此方法安排尽快调用的回调。在 call_soon() 返回后，当控制权返回到事件循环时，将调用该回调。

  • loop.time() − 此方法用于根据事件循环的内部时钟返回当前时间。

  • asyncio.set_event_loop() −此方法将当前上下文的事件循环设置为循环。

  • asyncio.new_event_loop() − 此方法将创建并返回一个新的事件循环对象。

  • loop.run_forever() − 此方法将运行，直到调用 stop() 方法。

示例

以下事件循环示例有助于使用 get_event_loop() 方法打印 hello world。此示例取自 Python 官方文档。

import asyncio

def hello_world(loop):
   print('Hello World')
   loop.stop()

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.call_soon(hello_world, loop)

loop.run_forever()
loop.close()

输出

Hello World

Futures

这与表示尚未完成的计算的 parallel.futures.Future 类兼容。asyncio.futures.Future 和 parallel.futures.Future − 之间存在以下差异

  • result() 和 exception() 方法不接受超时参数，并且当未来尚未完成时会引发异常。

  • 使用 add_done_callback() 注册的回调始终通过事件循环的 call_soon() 调用。

  • asyncio.futures.Future 类与 parallel.futures 包中的 wait() 和 as_completed() 函数不兼容。

示例

以下示例将帮助您了解如何使用 asyncio.futures.future 类。

import asyncio

async def Myoperation(future):
   await asyncio.sleep(2)
   future.set_result('Future Completed')

loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.Future()
asyncio.ensure_future(Myoperation(future))
try:
   loop.run_until_complete(future)
   print(future.result())
finally:
   loop.close()

输出

Future Completed

协程

Asyncio 中的协程概念类似于线程模块下的标准 Thread 对象概念。这是子程序概念的泛化。协程可以在执行期间暂停，以便等待外部处理，并在外部处理完成后从停止的位置返回。以下两种方法可帮助我们实现协程 −

async def function()

这是在 Asyncio 模块下实现协程的一种方法。以下是相同的 Python 脚本 −

import asyncio

async def Myoperation():
   print("First Coroutine")

loop = asyncio.get_event_loop()
try:
   loop.run_until_complete(Myoperation())

finally:
   loop.close()

输出

First Coroutine

@asyncio.coroutine 装饰器

实现协程的另一种方法是使用带有 @asyncio.coroutine 装饰器的生成器。以下是相同的 Python 脚本 −

import asyncio

@asyncio.coroutine
def Myoperation():
   print("First Coroutine")

loop = asyncio.get_event_loop()
try:
   loop.run_until_complete(Myoperation())

finally:
   loop.close()

输出

First Coroutine

Tasks（任务）

Asyncio 模块的这个子类负责以并行方式执行事件循环内的协程。以下 Python 脚本是并行处理一些任务的示例。

import asyncio
import time
async def Task_ex(n):
   time.sleep(1)
   print("Processing {}".format(n))
async def Generator_task():
   for i in range(10):
      asyncio.ensure_future(Task_ex(i))
   int("Tasks Completed")
   asyncio.sleep(2)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(Generator_task())
loop.close()

输出

Tasks Completed
Processing 0
Processing 1
Processing 2
Processing 3
Processing 4
Processing 5
Processing 6
Processing 7
Processing 8
Processing 9

传输

Asyncio 模块提供用于实现各种类型通信的传输类。这些类不是线程安全的，并且在建立通信通道后始终与协议实例配对。

以下是从 BaseTransport 继承的不同类型的传输 −

  • ReadTransport − 这是一个用于只读传输的接口。

  • WriteTransport − 这是一个用于只写传输的接口。

  • DatagramTransport − 这是一个用于发送数据的接口。

  • BaseSubprocessTransport −与 BaseTransport 类类似。

以下是 BaseTransport 类的五种不同方法，它们随后在四种传输类型中是瞬时的 −

  • close() − 它关闭传输。

  • is_closing() − 如果传输正在关闭或已关闭，则此方法将返回 true。传输。

  • get_extra_info(name, default = none) − 这将为我们提供有关传输的一些额外信息。

  • get_protocol() − 此方法将返回当前协议。

协议

Asyncio 模块提供了基类，您可以将其子类化以实现您的网络协议。这些类与传输结合使用；协议解析传入数据并要求写入传出数据，而传输负责实际的 I/O 和缓冲。以下是协议的三个类 −

  • Protocol − 这是用于实现与 TCP 和 SSL 传输一起使用的流式传输协议的基类。

  • DatagramProtocol − 这是用于实现与 UDP 传输一起使用的数据报协议的基类。

  • SubprocessProtocol − 这是用于实现通过一组单向管道与子进程通信的协议的基类。

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