我想知道Python中是否有用于异步方法调用的库。如果你能做点什么就太好了
@async
def longComputation():
<code>
token = longComputation()
token.registerCallback(callback_function)
# alternative, polling
while not token.finished():
doSomethingElse()
if token.finished():
result = token.result()
或者异步调用非异步例程
def longComputation()
<code>
token = asynccall(longComputation())
如果在语言核心中有一个更精细的策略就太好了。考虑过这个问题吗?
当前回答
有什么理由不使用线程吗?您可以使用线程类。 使用isAlive()函数代替finished()函数。result()函数可以join()线程并检索结果。并且，如果可以的话，重写run()和__init__函数来调用构造函数中指定的函数，并将值保存到类实例的某个地方。
其他回答
您可以使用Python 2.6中添加的多处理模块。您可以使用进程池，然后通过以下方式异步获取结果:
apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]])
例如:
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=1) # Start a worker processes.
result = pool.apply_async(f, [10], callback) # Evaluate "f(10)" asynchronously calling callback when finished.
这只是一种选择。这个模块提供了很多工具来实现你想要的。此外，它将很容易从这做一个装饰。
你可以使用过程。如果你想永远运行它，在你的函数中使用while(比如networking):
from multiprocessing import Process
def foo():
while 1:
# Do something
p = Process(target = foo)
p.start()
如果你只想运行一次，可以这样做:
from multiprocessing import Process
def foo():
# Do something
p = Process(target = foo)
p.start()
p.join()
从Python 3.5开始，可以对异步函数使用增强的生成器。
import asyncio
import datetime
增强的生成器语法:
@asyncio.coroutine
def display_date(loop):
end_time = loop.time() + 5.0
while True:
print(datetime.datetime.now())
if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
break
yield from asyncio.sleep(1)
loop = asyncio.get_event_loop()
# Blocking call which returns when the display_date() coroutine is done
loop.run_until_complete(display_date(loop))
loop.close()
新的async/await语法:
async def display_date(loop):
end_time = loop.time() + 5.0
while True:
print(datetime.datetime.now())
if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
break
await asyncio.sleep(1)
loop = asyncio.get_event_loop()
# Blocking call which returns when the display_date() coroutine is done
loop.run_until_complete(display_date(loop))
loop.close()
它不在语言核心中，但Twisted是一个非常成熟的库，可以做你想要的事情。它引入Deferred对象，您可以将回调或错误处理程序(“errbacks”)附加到该对象。Deferred基本上是一个“承诺”，即一个函数最终会有一个结果。
喜欢的东西:
import threading
thr = threading.Thread(target=foo, args=(), kwargs={})
thr.start() # Will run "foo"
....
thr.is_alive() # Will return whether foo is running currently
....
thr.join() # Will wait till "foo" is done
有关详细信息，请参阅https://docs.python.org/library/threading.html上的文档。
