python协程asyncio,python协程原理

　　多个执行序列的例子

　　方法修剪

　　导入标题

　　导入请求

　　从pyquery导入PyQuery作为pq

　　声明线程并使用信号量来控制执行次数(最大行数)

　　sema=threading . bounded semaphore(10))。

　　#定义功能流程

　　Def ThreadSample(参数1，参数2):

　　Print(参数1， Start )))))。

　　别管你要做什么。

　　Print(参数1， End ))))))))))))))。

　　释放线程信号量信号

　　sema.release

　　创建任务列表

　　ThreadTasks=[]

　　次数：

　　获取线程信号量信号

　　sema.acquire(

　　定义线程化的内容(要执行的函数过程，函数需要的参数(包装在列表中))。

　　thr=threading . thread(target=thread sample，args=[ parameter 1，parameter 2]

　　先记住这个线程任务

　　ThreadTasks.append

　　开始修剪任务。

　　thr.start()).

　　对于线程任务中的thr:

　　#用它来控制线程

　　thr。join()).

　　方法2(推荐):asyncio

　　进口异步

　　导入请求

　　从pyquery导入PyQuery作为pq

　　#声明一个信号量来管理执行计数(value=最大行数))。

　　sema=async io . semaphore(value=10))))).

　　创建事件环

　　loop=asyncio.get_event_loop(

　　#定义功能流程

　　异步定义工作进程(参数1，参数2):

　　与sema异步：

　　Print(参数1， Start )))))。

　　# await用于运行请求的循环

　　r=await loop . run _ in _ executor(none，requests.get，参数2[参数1]

　　别管你要做什么。

　　Print(参数1， End ))))))))))))))。

　　创建任务列表

　　任务=[

　　Asyio.guarantee _ future (worker)(参数1，参数2))。

　　]

　　#开始执行

　　loop . run _ until _ complete(async io . gather(* tasks)))))))))))))).

　　#你可以用这个

　　loop.run _ until _ complete(异步io.wait)任务) )

　　#等待

　　创建新的“等待”命令后，系统将确保在执行任何后续操作之前，所有执行都有响应(完成/错误)。您可以使用。然后是后续连接的语法。

　　只要函数被标记为async，就意味着await同步语法可以在内部编写。

　　注意，await必须在异步函数中运行。

　　异步函数a () {

　　等待b(；//B))完成后执行。

　　等待c(；//C))完成后执行。

　　}

　　a()；

　　答()。然后))))={。//A))完成后再执行。

　　);

　　参考资料：

　　人生伟大~脑容量记录代码：-)

　　作者：CYL

　　资料来源：http://dotblogs.com.tw/cylcode.

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