 京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
 京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		python中利用队列asyncio.Queue进行通讯详解
	本文主要给大家介绍了关于python用队列asyncio.Queue通讯的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。

asyncio.Queue与其它队列是一样的,都是先进先出,它是为协程定义的
例子如下:    
import asyncio 
  
  
async def consumer(n, q): 
 print('consumer {}: starting'.format(n)) 
 while True: 
  print('consumer {}: waiting for item'.format(n)) 
  item = await q.get() 
  print('consumer {}: has item {}'.format(n, item)) 
  if item is None: 
   # None is the signal to stop. 
   q.task_done() 
   break
  else: 
   await asyncio.sleep(0.01 * item) 
   q.task_done() 
 print('consumer {}: ending'.format(n)) 
  
  
async def producer(q, num_workers): 
 print('producer: starting') 
 # Add some numbers to the queue to simulate jobs 
 for i in range(num_workers * 3): 
  await q.put(i) 
  print('producer: added task {} to the queue'.format(i)) 
 # Add None entries in the queue 
 # to signal the consumers to exit 
 print('producer: adding stop signals to the queue') 
 for i in range(num_workers): 
  await q.put(None) 
 print('producer: waiting for queue to empty') 
 await q.join() 
 print('producer: ending') 
  
  
async def main(loop, num_consumers): 
 # Create the queue with a fixed size so the producer 
 # will block until the consumers pull some items out. 
 q = asyncio.Queue(maxsize=num_consumers) 
  
 # Scheduled the consumer tasks. 
 consumers = [ 
  loop.create_task(consumer(i, q)) 
  for i in range(num_consumers) 
 ] 
  
 # Schedule the producer task. 
 prod = loop.create_task(producer(q, num_consumers)) 
  
 # Wait for all of the coroutines to finish. 
 await asyncio.wait(consumers + [prod]) 
  
  
event_loop = asyncio.get_event_loop() 
try: 
 event_loop.run_until_complete(main(event_loop, 2)) 
finally: 
 event_loop.close()
输出如下:    
consumer 0: starting
consumer 0: waiting for item
consumer 1: starting
consumer 1: waiting for item
producer: starting
producer: added task 0 to the queue
producer: added task 1 to the queue
consumer 0: has item 0
consumer 1: has item 1
producer: added task 2 to the queue
producer: added task 3 to the queue
consumer 0: waiting for item
consumer 0: has item 2
producer: added task 4 to the queue
consumer 1: waiting for item
consumer 1: has item 3
producer: added task 5 to the queue
producer: adding stop signals to the queue
consumer 0: waiting for item
consumer 0: has item 4
consumer 1: waiting for item
consumer 1: has item 5
producer: waiting for queue to empty
consumer 0: waiting for item
consumer 0: has item None
consumer 0: ending
consumer 1: waiting for item
consumer 1: has item None
consumer 1: ending
producer: ending
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值.
 
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22