事件驅動的編程側重于事件。最終，程序的流程取決于事件。到目前為止，我們處理順序或并行執行模型，但具有事件驅動編程概念的模型稱為異步模型。事件驅動的編程取決于始終偵聽新傳入事件的事件循環。事件驅動編程的工作取決于事件。一旦事件循環，然后事件決定執行什么以及以什么順序執行。以下流程圖將幫助您了解其工作原理

python模塊 - asyncio

asyncio模塊是在python 3.4中添加的，它提供了使用協同例程編寫單線程并發代碼的基礎結構。以下是asyncio模塊使用的不同概念

事件循環

事件循環是處理計算代碼中的所有事件的功能。它在整個程序的執行過程中發揮作用，并跟蹤事件的傳入和執行。asyncio模塊允許每個進程使用一個事件循環。以下是asyncio模塊提供的一些管理事件循環的方法

• loop = get_event_loop（） - 此方法將為當前上下文提供事件循環。

• loop.call_later（time_delay，callback，argument） - 此方法安排在給定的time_delay秒之后調用的回調。

• loop.call_soon（callback，argument） - 此方法安排盡快調用的回調。 在call_soon（）返回并且控件返回到事件循環時調用回調。

• loop.time（） - 此方法用于根據事件循環的內部時鐘返回當前時間。

• asyncio.set_event_loop（） - 此方法將當前上下文的事件循環設置為循環。

• asyncio.new_event_loop（） - 此方法將創建并返回一個新的事件循環對象。

• loop.run_forever（） - 此方法將一直運行，直到調用stop（）方法。

例

以下事件循環示例通過使用get_event_loop（）方法幫助打印 hello world 。此示例取自python官方文檔。

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()

輸出

hello world

期貨

這與concurrent.futures.future類兼容，該類表示尚未完成的計算。asyncio.futures.future和concurrent.futures.future之間存在以下差異

• result（）和exception（）方法不會使用超時參數，并在未來尚未完成時引發異常。

• 用add_done_callback（）注冊的回調總是通過事件循環的call_soon（）調用。

• asyncio.futures.future類與concurrent.futures包中的wait（）和as_completed（）函數不兼容。

例

以下是一個示例，可幫助您了解如何使用asyncio.futures.future類。

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()

輸出

future completed

協同程序

asyncio中的協同程序的概念類似于線程模塊下的標準thread對象的概念。這是子程序概念的概括。協程可以在執行期間暫停，以便等待外部處理并從外部處理完成時停止的點返回。以下兩種方式幫助我們實現協同程序

異步def函數（）

這是在asyncio模塊下實現協同程序的方法。以下是相同的python腳本

import asyncio

async def myoperation():
   print("first coroutine")

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

finally:
   loop.close()

輸出

first coroutine

@ asyncio.coroutine裝飾

實現協同程序的另一種方法是利用@ asyncio.coroutine裝飾器來生成生成器。以下是相同的python腳本

import asyncio

@asyncio.coroutine
def myoperation():
   print("first coroutine")

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

finally:
   loop.close()

輸出

first coroutine

任務

asyncio模塊的這個子類負責以并行方式在事件循環中執行協同程序。以下python腳本是并行處理某些任務的示例。

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()

輸出

tasks completed
processing 0
processing 1
processing 2
processing 3
processing 4
processing 5
processing 6
processing 7
processing 8
processing 9

asyncio

asyncio模塊提供用于實現各種類型通信的傳輸類。這些類不是線程安全的，并且在建立通信信道之后總是與協議實例配對。

以下是從basetransport繼承的不同類型的傳輸 -

• readtransport - 這是只讀傳輸的接口。

• writetransport - 這是只寫傳輸的接口。

• datagramtransport - 這是用于發送數據的接口。

• basesubprocesstransport - 類似于 basetransport 類。

以下是basetransport類的五種不同方法，這些方法隨后在四種傳輸類型中是瞬態的

• close（） - 關閉運輸。

• is_closing（） - 如果傳輸正在關閉或已經關閉，則此方法將返回true。傳輸。

• get_extra_info（name，default = none） - 這將為我們提供有關傳輸的一些額外信息。

• get_protocol（） - 此方法將返回當前協議。

協議

asyncio模塊提供了可以子類化以實現網絡協議的基類。這些課程與運輸一起使用; 協議解析傳入的數據并請求傳出數據的寫入，而傳輸負責實際的i / o和緩沖。以下是三類議定書

• 協議 - 這是實現用于tcp和ssl傳輸的流協議的基類。

• datagramprotocol - 這是用于實現與udp傳輸一起使用的數據報協議的基類。

• subprocessprotocol - 這是用于實現通過一組單向管道與子進程通信的協議的基類。