事件驱动编程

事件驱动编程关注事件。最终，程序的流程取决于事件。到目前为止，我们一直在处理顺序或并行执行模型，但是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一个始终监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。一旦事件循环运行，事件就决定执行什么以及按什么顺序执行。下面的流程图将帮助您理解其工作原理：

Python模块 – Asyncio

Asyncio模块在Python 3.4中添加，它提供使用协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

事件循环是一种处理计算代码中所有事件的功能。它在整个程序执行过程中循环运行，并跟踪事件的传入和执行。Asyncio模块允许每个进程只有一个事件循环。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() − 此方法将提供当前上下文的事件循环。
loop.call_later(time_delay,callback,argument) − 此方法安排在给定的time_delay秒后调用的回调函数。
loop.call_soon(callback,argument) − 此方法安排尽快调用的回调函数。回调函数在call_soon()返回后以及控制权返回到事件循环时调用。
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loop。
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() − 此方法将一直运行，直到调用stop()方法。

示例

以下事件循环示例使用get_event_loop()方法打印hello world。此示例取自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

Futures

这与concurrent.futures.Future类兼容，该类表示尚未完成的计算。asyncio.futures.Future和concurrent.futures.Future之间存在以下区别：

result()和exception()方法不带超时参数，并在future尚未完成时引发异常。
使用add_done_callback()注册的回调函数始终通过事件循环的call_soon()调用。
asyncio.futures.Future类与concurrent.futures包中的wait()和as_completed()函数不兼容。

示例

以下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threading模块下标准Thread对象的概念。这是子例程概念的泛化。协程可以在执行过程中暂停，以便等待外部处理，并在外部处理完成时从停止点返回。以下两种方法可以帮助我们实现协程：

async def function()

这是在Asyncio模块下实现协程的一种方法。下面是相应的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@asyncio.coroutine装饰器利用生成器。下面是相应的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模块的此子类负责以并行方式在事件循环中执行协程。以下Python脚本是并行处理一些任务的示例。

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

传输

Asyncio模块提供传输类来实现各种类型的通信。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。

以下是继承自BaseTransport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类的五种不同的方法，这些方法随后会贯穿四种传输类型：

close() − 它关闭传输。
is_closing() − 如果传输正在关闭或已关闭，此方法将返回true。
get_extra_info(name, default = none) − 这将提供有关传输的一些额外信息。
get_protocol() − 此方法将返回当前协议。

协议

Asyncio模块提供基类，您可以对其进行子类化以实现您的网络协议。这些类与传输一起使用；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。以下是三个协议类：

Protocol − 这是用于实现与TCP和SSL传输一起使用的流协议的基类。
DatagramProtocol − 这是用于实现与UDP传输一起使用的分组协议的基类。
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。

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