乐工具技术知识Python协程（coroutines）是一种轻量级的线程，它们可以在执行过程中暂停和恢复，从而实现高效的异步编程。协程有助于优化资源利用，因为它们可以在等待某个操作完成时释放CPU资源，让其他任务得以执行。以下是使用协程优化资源利用的一些建议：
- 使用
async/await语法：这是Python 3.5及更高版本中推荐的协程编写方式。通过使用async def定义协程函数，并使用await关键字调用其他协程或异步操作，可以简化协程的编写和管理。
import asyncio
async def main():
print("Hello, coroutine!")
await asyncio.sleep(1)
print("Coroutine finished!")
asyncio.run(main())
- 使用
asyncio.gather并发执行多个协程：asyncio.gather函数允许你同时运行多个协程，并在所有协程完成后返回结果。这有助于提高资源利用率，因为它允许在等待一个协程完成时执行其他协程。
import asyncio
async def task(n):
print(f"Task {n} started")
await asyncio.sleep(n)
print(f"Task {n} finished")
return n
async def main():
tasks = [task(i) for i in range(5)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(f"Results: {results}")
asyncio.run(main())
- 使用
asyncio.Semaphore限制并发数量：当需要限制并发任务的数量时，可以使用asyncio.Semaphore。这有助于防止过多的并发任务耗尽系统资源。
import asyncio
async def task(semaphore, n):
async with semaphore:
print(f"Task {n} started")
await asyncio.sleep(n)
print(f"Task {n} finished")
async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(3)
tasks = [task(semaphore, i) for i in range(10)]
await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())
- 使用
asyncio.Queue进行任务调度：asyncio.Queue可以帮助你在协程之间传递数据，从而实现更复杂的异步任务调度。这有助于提高资源利用率，因为它允许在等待某个任务完成时执行其他任务。
import asyncio
async def producer(queue):
for i in range(5):
print(f"Producing {i}")
await queue.put(i)
await asyncio.sleep(1)
queue.put(None) # Signal the consumer to stop
async def consumer(queue):
while True:
item = await queue.get()
if item is None:
break
print(f"Consuming {item}")
await asyncio.sleep(2)
queue.task_done()
async def main():
queue = asyncio.Queue()
prod_task = asyncio.create_task(producer(queue))
cons_task = asyncio.create_task(consumer(queue))
await prod_task
await queue.join()
cons_task.cancel()
try:
await cons_task
except asyncio.CancelledError:
print("Consumer cancelled")
asyncio.run(main())
通过遵循这些建议，你可以充分利用Python协程来优化资源利用，提高程序的性能和响应能力。
