programowanie asynchroniczne w Pythonie

To, co opisujesz (główny przepływ programu wznawia się natychmiast podczas wykonywania innej funkcji), nie jest tym, co zwykle nazywa się "programowanie asynchroniczne" (AKA "programowanie sterowane zdarzeniami"), ale raczej "wielozadaniowość" (AKA "wielowątkowość" lub "wieloprocesorowość"). Możesz uzyskać to, co opisałeś za pomocą standardowych modułów bibliotecznych threading i multiprocessing (Ten ostatni pozwala na rzeczywiste współbieżne wykonywanie na maszynach wielordzeniowych).

Asynchroniczne (sterowane zdarzeniami) programowanie jest obsługiwane w standardowym Pythonie Biblioteka w modułach asyncore i asynchat, które są bardzo zorientowane na zadania sieciowe (rzeczywiście wewnętrznie używają modułu select, który w Windows obsługuje tylko gniazda - choć w Unixy OSs może również obsługiwać dowolny deskryptor pliku).

Aby uzyskać bardziej ogólne (choć również głównie zorientowane na sieć, ale nie ograniczone do tego) Wsparcie dla programowania asynchronicznego (sterowanego zdarzeniami), sprawdź twisted zewnętrzny pakiet.

Dobra wiadomość dla wszystkich!

Python 3.4 będzie zawierał zupełnie nową, ambitną implementację asynchronicznego programowania !

Obecnie nazywa się tulipan i ma już aktywny po .

Jak opisano w PEP 3153: asynchroniczne wsparcie IO i PEP 3156: asynchroniczne wsparcie IO zrestartowane:

Osoby, które chcą pisać kod asynchroniczny w Pythonie mają teraz kilka opcji:

• asyncore i asynchat;
• coś na zamówienie, najprawdopodobniej oparte na module select;
• korzystanie z bibliotek stron trzecich, takich jak Twisted lub gevent .

Niestety, każda z tych opcji ma swoje wady, które ten PEP próbuje rozwiązać.

Pomimo bycia częścią biblioteki standardowej Pythona przez długi czas, moduł asyncore cierpi na podstawowe wady wynikające z nieelastycznego API, które nie sprostaj oczekiwaniom nowoczesnego modułu sieci asynchronicznej.

Ponadto jego podejście jest zbyt uproszczone, aby zapewnić programistom wszystkie narzędzia, których potrzebują, aby w pełni wykorzystać potencjał asynchronicznej sieci.

Najpopularniejszym obecnie rozwiązaniem wykorzystywanym w produkcji jest korzystanie z bibliotek stron trzecich. Często dostarczają one zadowalających rozwiązań, ale brakuje kompatybilności między tymi bibliotekami, co sprawia, że bazy kodowe bardzo ściśle powiązane z biblioteką, z której korzystają.

Obecny brak możliwości przenoszenia pomiędzy różnymi asynchronicznymi bibliotekami IO powoduje wiele zduplikowanych wysiłków dla zewnętrznych programistów bibliotek. Wystarczająco potężna abstrakcja może oznaczać, że kod asynchroniczny jest pisany raz, ale używany wszędzie.

Oto krótki przegląd jego zdolności.

Inni respondenci wskazują na Twisted, który jest świetnym i bardzo wszechstronnym frameworkiem, ale moim zdaniem ma bardzo Nie-pythoniczny design. Ponadto, AFAICT, musisz użyć skręconej pętli głównej, co może być dla Ciebie problemem, jeśli używasz już czegoś innego, co zapewnia własną pętlę.

Oto wymyślony przykład, który zademonstruje użycie modułu threading:

from threading import Thread

def background_stuff():
  while True:
    print "I am doing some stuff"

t = Thread(target=background_stuff)
t.start()

# Continue doing some other stuff now

Jednak w prawie każdym użytecznym przypadku będziesz chciał komunikować się między nici. Należy przyjrzeć się zasadom synchronizacji i zapoznać się z koncepcją współbieżności i pokrewnymi zagadnieniami.

Moduł threading zapewnia wiele takich prymitywów do użycia, jeśli wiesz, jak z nich korzystać.

Możesz chcieć sprawdzić Twisted library dla Pythona. Zapewniają one wiele przydatnych narzędzi.

1. mały podkład
2. Defer i pokrewne rzeczy

Możesz zobaczyć moje narzędzie do programowania asynchronicznego w Pythonie: http://www.ideawu.com/blog/2010/08/delegate-in-pythonpython-asynchronous-programming.html

import time, random, sys
from delegate import *

def proc(a):
    time.sleep(random.random())
    return str(a)

def proc_callback(handle, args=None):
    ret = d.end(handle)

d = Delegate()
d.init(2) # number of workers

handle = d.begin(proc, '12345', proc_callback, 'test')
sys.stdin.readline()

d.free()