事件驱动编程

事件驱动编程关注的是事件。最终，程序的流程取决于事件。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侦听新传入事件的事件循环。事件驱动编程的工作依赖于事件。一旦事件循环，事件就会决定执行什么以及以什么顺序执行。以下流程图将帮助您了解其工作原理 -

Python 模块 – 异步

Python 3.4 中添加了 Asyncio 模块，它提供了使用协同例程编写单线程并发代码的基础设施。以下是 Asyncio 模块使用的不同概念 -

事件循环

事件循环是处理计算代码中所有事件的功能。它在整个程序执行期间全程起作用，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 模块提供的一些用于管理事件循环的方法 -

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 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() 返回后且当控件返回到事件循环时调用回调。
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。

例子

以下事件循环示例有助于使用 get_event_loop() 方法打印hello world 。这个例子取自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

期货

这与代表尚未完成的计算的并发.futures.Future 类兼容。asyncio.futures.Future 和并发.futures.Future 之间存在以下差异 -

result() 和 exception() 方法不接受超时参数，并在 future 尚未完成时引发异常。
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 类与并发.futures 包中的 wait() 和 as_completed() 函数不兼容。

例子

以下是一个示例，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 中协程的概念类似于线程模块下标准 Thread 对象的概念。这是子程序概念的概括。协程可以在执行期间暂停，以便等待外部处理，并从外部处理完成时停止的位置返回。以下两种方法帮助我们实现协程 -

异步定义函数()

这是Asyncio模块下协程的实现方法。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

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 脚本是并行处理某些任务的示例。

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

交通

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 - 这是只读传输的接口。
WriteTransport - 这是只写传输的接口。
DatagramTransport - 这是发送数据的接口。
BaseSubprocessTransport - 类似于 BaseTransport 类。

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态的 -

close() - 它关闭传输。
is_close() - 如果传输正在关闭或已经关闭，则此方法将返回 true。
get_extra_info(name, default = none) - 这将为我们提供一些有关传输的额外信息。
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网络协议。这些类与传输结合使用；协议解析传入数据并请求写入传出数据，而传输负责实际的 I/O 和缓冲。以下是三类协议 -

协议- 这是实现与 TCP 和 SSL 传输一起使用的流协议的基类。
DatagramProtocol - 这是实现与 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。