位置: 编程技术 - 正文
使用Python的Twisted框架编写非阻塞程序的代码示例(pythonsetter)
编辑：rootadmin推荐整理分享使用Python的Twisted框架编写非阻塞程序的代码示例(pythonsetter)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。
文章相关热门搜索词:python \t怎么用,python twinter,python twine,python twisted,python twisted,python twisted,python twilio,python twisted,内容如对您有帮助，希望把文章链接给更多的朋友！
先来看一段代码：
运行一下，结果如下所示：
这是一段顺序执行的代码。四个消费者，为一个人安装需要3秒的时间，那么四个人就是秒。这样处理不是很令人满意，所以看一下第二个使用了线程的例子：
运行一下：
这次是一段并行执行的代码，使用了5个工作线程。个消费者每个花费3s意味着总共s的时间，不过用了5个线程并行执行总共只花费了9s的时间。这段代码有点复杂，很大一部分代码是用于管理并发，而不是专注于算法或者业务逻辑。另外，程序的输出结果看起来也很混杂，可读性也天津市。即使是简单的多线程的代码同样也难以写得很好，所以我们转为使用Twisted：
运行结果：
这次我们得到了完美的执行代码和可读性强的输出结果，并且没有使用线程。我们并行地处理了个消费者，也就是说，本来需要s的执行时间在3s之内就已经完成。这个窍门就是我们把所有的阻塞的对sleep()的调用都换成了Twisted中对等的task.deferLater()和回调函数。由于现在处理的操作在其他地方进行，我们就可以毫不费力地同时服务于个消费者。前面提到处理的操作发生在其他的某个地方。现在来解释一下，算术运算仍然发生在CPU内，但是现在的CPU处理速度相比磁盘和网络操作来说非常快。所以给CPU提供数据或者从CPU向内存或另一个CPU发送数据花费了大多数时间。我们使用了非阻塞的操作节省了这方面的时间，例如，task.deferLater()使用了回调函数，当数据已经传输完成的时候会被激活。另一个很重要的一点是输出中的Goodmorning from Twisted developer和Bye from Twisted developer!信息。在代码开始执行时就已经打印出了这两条信息。如果代码如此早地执行到了这个地方，那么我们的应用真正开始运行是在什么时候呢？答案是，对于一个Twisted应用（包括Scrapy）来说是在reactor.run()里运行的。在调用这个方法之前，必须把应用中可能用到的每个Deferred链准备就绪，然后reactor.run()方法会监视并激活回调函数。注意，reactor的主要一条规则就是，你可以执行任何操作，只要它足够快并且是非阻塞的。现在好了，代码中没有那么用于管理多线程的部分了，不过这些回调函数看起来还是有些杂乱。可以修改成这样：
运行的结果和前一个例子相同。这段代码的作用和上一个例子是一样的，但是看起来更加简洁明了。inlineCallbacks生成器可以使用一些一些Python的机制来使得inline_install()函数暂停或者恢复执行。inline_install()函数变成了一个Deferred对象并且并行地为每个消费者运行。每次yield的时候，运行就会中止在当前的inline_install()实例上，直到yield的Deferred对象完成后再恢复运行。现在唯一的问题是，如果我们不止有个消费者，而是有，比如个消费者时又该怎样？这段代码会同时开始个同时执行的序列（比如HTTP请求、数据库的写操作等等）。这样做可能没什么问题，但也可能会产生各种失败。在有巨大并发请求的应用中，例如Scrapy，我们经常需要把并发的数量限制到一个可以接受的程度上。在下面的一个例子中，我们使用task.Cooperator()来完成这样的功能。Scrapy在它的Item Pipeline中也使用了相同的机制来限制并发的数目（即CONCURRENT_ITEMS设置）：
运行结果：
从上面的输出中可以看到，程序运行时好像有5个处理消费者的槽。除非一个槽空出来，否则不会开始处理下一个消费者的请求。在本例中，处理时间都是3秒，所以看起来像是5个一批次地处理一样。最后得到的性能跟使用线程是一样的，但是这次只有一个线程，代码也更加简洁更容易写出正确的代码。
PS：deferToThread使同步函数实现非阻塞wisted的defer.Deferred (from twisted.internet import defer)可以返回一个deferred对象.
注:deferToThread使用线程实现的,不推荐过多使用***把同步函数变为异步(返回一个Deferred)***twisted的deferToThread(from twisted.internet.threads import deferToThread)也返回一个deferred对象,不过回调函数在另一个线程处理,主要用于数据库/文件读取操作
下面这儿完整的例子可以给大家参考一下
详解Python的Twisted框架中reactor事件管理器的用法 铺垫在大量的实践中，似乎我们总是通过类似的方式来使用异步编程：监听事件事件发生执行对应的回调函数回调完成（可能产生新的事件添加进监听
实例解析Python的Twisted框架中Deferred对象的用法 Deferred对象结构Deferred由一系列成对的回调链组成，每一对都包含一个用于处理成功的回调（callbacks）和一个用于处理错误的回调（errbacks）。初始状态
剖析Python的Twisted框架的核心特性 一.reactortwisted的核心是reactor，而提到reactor不可避免的是同步/异步，阻塞/非阻塞，在Dave的第一章概念性介绍中，对同步/异步的界限有点模糊，关于同
标签: pythonsetter
本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/biancheng/386911.html 转载请保留说明！
