事件驱动的编程着重于事件。最终，程序的流程取决于事件。到目前为止，我们只处理顺序执行模型或并行执行模型，但是具有事件驱动编程概念的模型称为异步模型。事件驱动的编程取决于始终侦听新传入事件的事件循环。事件驱动的编程的工作取决于事件。一旦事件循环，事件将决定执行什么和以什么顺序执行。以下流程图将帮助您了解其工作原理-

Python模块– Asyncio

Asyncio模块是在Python 3.4中添加的，它提供了使用协同例程编写单线程并发代码的基础结构。以下是Asyncio模块使用的不同概念-

事件循环

事件循环是一种功能，用于处理计算代码中的所有事件。它在整个程序执行期间始终起作用，并跟踪事件的传入和执行。 Asyncio模块允许每个进程一个事件循环。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() -此方法将为当前上下文提供事件循环。

• 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。

• loop.call_soon(callback，argument) -此方法安排一个回调，该回调将尽快被调用。在call_soon()返回之后以及控件返回事件循环时调用该回调。

• 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() -此方法会将当前上下文的事件循环设置为循环。

• 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()方法为止。

例

下面的事件循环示例通过使用get_event_loop()方法有助于打印问候世界。该示例取自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

期货

这与并发.futures.Future类兼容，该类表示尚未完成的计算。 asyncio.futures.Future和并发.futures.Future之间有以下区别-

• result()和exception()方法不接受超时参数，并且在将来尚未完成时引发异常。

• 在add_done_callback()中注册的回调总是通过事件循环的call_soon()来调用。

• asyncio.futures.Future类与并发.futures包中的wait()和as_completed()函数不兼容。

例

以下是一个示例，可以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中的协程的概念类似于线程模块下的标准Thread对象的概念。这是子例程概念的概括。协程可以在执行期间挂起，以便等待外部处理，并从外部处理完成时停止的位置返回。以下两种方式可以帮助我们实现协程-

异步def函数()

这是在Asyncio模块下实现协程的一种方法。以下是相同的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具有@ asyncio.coroutine装饰器的生成器。以下是相同的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模块的子类负责以并行方式在事件循环内执行协程。以下Python脚本是并行处理某些任务的示例。

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

运输工具

Asyncio模块提供用于实现各种通信类型的传输类。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。

以下是从BaseTransport继承的传输的不同类型-

• ReadTransport-这是只读传输的接口。

• WriteTransport-这是只写传输的接口。

• DatagramTransport-这是用于发送数据的接口。

• BaseSubprocessTransport-类似于BaseTransport类。

以下是BaseTransport类的五个不同方法，这些方法随后在四种传输类型之间都是瞬态的-

• close() -关闭传输。

• is_closing() -如果传输正在关闭或已经关闭，则此方法将返回true。

• get_extra_info(name，默认= none) -这将为我们提供有关传输的更多信息。

• get_protocol() -此方法将返回当前协议。

规约

Asyncio模块提供了基类，您可以将其子类化以实现网络协议。这些类与传输一起使用。协议解析传入的数据并要求写入传出的数据，而传输负责实际的I / O和缓冲。以下是三类协议-

• 协议-这是实现用于TCP和SSL传输的流协议的基类。

• DatagramProtocol-这是用于实现与UDP传输一起使用的数据报协议的基类。

• SubprocessProtocol-这是用于实现通过一组单向管道与子进程进行通信的协议的基类。