Python 技能提升（三）

global 和 nonlocal

b = '全局變量 global variable'def foo():a = '局部變量 local variable'# 在局部里面操作全局變量，需要加上聲明global bb = b + '！！！'print(b)foo()
# 全局變量 global variable！！！
b = '全局變量 global variable'def foo():a = '局部變量 local variable'# 在二級局部變量里面操作一級局部變量，則使用 nonlocal 進行聲明def inner_foo():nonlocal aa = a + '！！！'print(a)inner_foo()print(a)foo()
# 局部變量 local variable！！！
# 局部變量 local variable！！！

協程

概念

基本認識

  • 協程不是計算機提供的，它由程序員認為創造
  • 協程（Coroutine），也可以被稱為微線程，是一種用戶態內的上下文切換技術
  • 簡單來說，就是通過一個線程實現代碼塊相互切換執行

實現協程的方式

  • 通過第三方模塊 greenlet
  • yield 關鍵字
  • asyncio 裝飾器（Python 3.4）
  • async、await 關鍵字（Python 3.5）【推薦】

實現

通過 greenlet 實現（了解）

pip install greenlet

from greenlet import greenletdef func1():print(1)		# 第2步：輸出1gr2.switch()	# 第3步：切換到 func2 函數print(2)		# 第6步：輸出2gr2.switch()	# 第7步：切換到 func2 函數，從上一次執行的位置繼續向后執行def func2():print(3)		# 第4步：輸出 3gr1.switch()	# 第5步：切換到 func1 函數，從上一次執行的位置繼續向后執行print(4)		# 第8步：輸出4gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)gr1.switch()  # 第1步：去執行 func1 函數

通過 yield 關鍵字（了解）

def func1():yield 1yield from func2()yield 2def func2():yield 3yield 4# 調用生成器函數，返回生成器對象
obj = func1()
print(obj)# for...in... 背后會不斷調用 next(obj) 來獲取 yield 產生的數據
for i in obj:print(i)# <generator object func1 at 0x0000025CB2A84E80>
# 1
# 3
# 4
# 2"""
從上面的輸出結果來看，我們通過 yield 實現了協程：先在func1中輸出1，然后切換到func2中輸出3，
接著繼續輸出4，最后又切換到func1中輸出2
"""

通過 asyncio 模塊（了解）

  • 在 Python 3.4 版本中引入了 asyncio 模塊
import asyncio@asyncio.coroutine
def func1():print('正在發送請求下載圖片A')yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到IO耗時操作，自動切換到task_list中的其他任務print('圖片A下載完成')@asyncio.coroutine
def func2():print('正在發送請求下載圖片B')yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到IO耗時操作，自動切換到task_list中的其他任務print('圖片B下載完成')task_list = [asyncio.ensure_future(func1()),asyncio.ensure_future(func2()),
]# 創建一個事件循環對象
loop = asyncio.get_event_loop()# 讓事件循環對象，執行"任務列表"里面的任務
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))

通過 async 和 await 關鍵字（掌握）

  • 在 Python 3.5 版本中引入了 async 和 await 關鍵字
import asyncioasync def func1():print('正在發送請求下載圖片A')await asyncio.sleep(3)  # 遇到IO耗時操作，自動切換到task_list中的其他任務print('圖片A下載完成')async def func2():print('正在發送請求下載圖片B')await asyncio.sleep(1)  # 遇到IO耗時操作，自動切換到task_list中的其他任務print('圖片B下載完成')task_list = [asyncio.ensure_future(func1()),asyncio.ensure_future(func2()),
]loop = asyncio.get_event_loop()  # 創建一個事件循環對象
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))  # 讓事件循環對象，執行"任務列表"里面的任務
# 在 Python 3.7 版本中，可以使用 asyncio.run() 來替代上面兩行代碼# 運行結果：
# 正在發送請求下載圖片A
# 正在發送請求下載圖片B
# 圖片B下載完成
# 圖片A下載完成

協程函數與協程對象

import asyncio
import time# 協程函數
async def func():print('執行中...')await asyncio.sleep(3)print('執行完畢！')# 協程對象
obj = func()  # 注意：在創建協程對象時，函數內部代碼不會執行# 執行協程函數
# loop = asyncio.get_event_loop()  # 創建一個事件循環對象
# loop.run_until_complete(obj)     # 讓事件循環對象做一些任務
asyncio.run(obj)  # 此行代碼可以替代上面兩行代碼

await

# await + 可等待對象（協程對象、Future對象、Task對象）import asyncioasync def foo1():print('開始執行 foo1 內部代碼')# 遇到IO操作時，掛起當前協程（任務），等IO操作完成之后再繼續往下執行# 當協程掛起時，事件循環可以去執行其他協程（任務）response = await foo2()print('IO請求結束，結果為', response)print('結束執行 foo1 內部代碼')async def foo2():print('Start foo2')await asyncio.sleep(2)print('End foo2')return 'OK'asyncio.run(foo1())# 開始執行 foo1 內部代碼
# Start foo2
# End foo2
# IO請求結束，結果為 OK
# 結束執行 foo1 內部代碼
import asyncioasync def foo1():print('開始執行 foo1 內部代碼')response = await foo2()print('IO請求結束，結果為', response)response = await foo2()print('IO請求結束，結果為', response)print('結束執行 foo1 內部代碼')async def foo2():print('Start foo2')await asyncio.sleep(2)print('End foo2')return 'OK'asyncio.run(foo1())# 開始執行 foo1 內部代碼
# Start foo2
# End foo2
# IO請求結束，結果為 OK
# Start foo2
# End foo2
# IO請求結束，結果為 OK
# 結束執行 foo1 內部代碼

task 對象

  • 用于在事件循環中添加多個任務的
import asyncioasync def foo2(name: str):print(f'{name}開始執行')await asyncio.sleep(2)print(f'{name}結束執行')return f'{name} OK'async def foo1():print('foo1 開始')# 創建task對象，將當前執行func函數任務添加到事件循環中task1 = asyncio.create_task(foo2('task_1'))# 創建task對象，將當前執行func函數任務添加到事件循環中task2 = asyncio.create_task(foo2('task_2'))response1 = await task1print(response1)response2 = await task2print(response2)print('foo1 結束')asyncio.run(foo1())  # 通過協程函數創建一個協程對象，充當參數傳入asyncio.run()函數中# foo1 開始
# task_1開始執行
# task_2開始執行
# task_1結束執行
# task_2結束執行
# task_1 OK
# task_2 OK
# foo1 結束
import asyncioasync def foo2(name: str):print(f'{name}開始執行')await asyncio.sleep(2)print(f'{name}結束執行')return f'{name} OK'async def foo1():print('foo1 開始')task_list = [asyncio.create_task(foo2('task_1')),asyncio.create_task(foo2('task_2')),]return_value, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=2)  # 默認 timeout=None。如果超時，pending里面會有一個"待處理的任務"對象print(return_value)  # 返回一個集合print(pending)  # 返回一個集合print('foo1 結束')asyncio.run(foo1())

future 對象

  • task 繼承 future，task 對象內部 await 結果的處理基于 future 對象來的
import asyncioasync def set_after(future):await asyncio.sleep(2)future.set_result('666')async def main():# 獲取當前事件循環loop = asyncio.get_running_loop()# 創建一個任務(future對象),這個任務什么都不干future = loop.create_future()# 創建一個任務(task對象),綁定了set_after函數,函數內部在2s之后,會給future賦值# 即:手動設置future任務的最終結果,那么future就可以結束了await loop.create_task(set_after(future))# 等待任務最終結果,沒有結果會一直等待下去data = await futureprint(data)  # 666asyncio.run(main())

異步迭代器

import asyncio
import randomclass Reader(object):"""自定義異步迭代器"""def __init__(self):self.count = 0def __aiter__(self):return selfasync def readline(self):await asyncio.sleep(random.randint(1, 5))self.count += 1if self.count == 100:return Nonereturn self.countasync def __anext__(self):val = await self.readline()if val is None:raise StopAsyncIterationreturn valasync def func():obj = Reader()async for i in obj:  # 背后會不斷的調用 __anext__() 方法print(i)asyncio.run(func())

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