from_coroutine 和from_future¶
- 上游异步任务交到流会自动被执行，并且将结果push到下游
- 上游异步任务必须是coroutine或者future，异步的异步的网络抓取函数或者数据库写入函数的执行结果
- 协程执行结果进入下游是无序的
In [34]:
from deva import *
In [33]:
@gen.coroutine
def t_foo():
yield gen.sleep(0.1)
return range<<10>>sample>>first
In [32]:
async def a_foo():
import asyncio
await asyncio.sleep(0.1)
return range<<10>>sample>>first
In [35]:
s = Stream()
s.rate_limit(0.01).from_coroutine()>>log
#协程函数和参数需要一起发送
for i in range(3):
(t_foo,)>>s
(a_foo,)>>s
In [37]:
s = Stream()
s.rate_limit(0.01).from_future()>>log
#将函数执行结果future发送
for i in range(3):
t_foo()>>s
a_foo()>>s
jupyter中同步调用异步¶
- yield后，没有使用return的，将值主动push给某个对象或者流
- yield后。有return返回值的 ，在于设置callback获取future的返回值
asyncio编写方式¶
task=loop.asyncio_loop.create_task后，task.add_done_callback增加完成callback
In [23]:
import asyncio
loop = ioloop.IOLoop.current()
async def hasreturn():
await asyncio.sleep(2)
return 456
async def noreturn():
await asyncio.sleep(2)
123>>print
In [22]:
task=loop.asyncio_loop.create_task(noreturn())
In [24]:
task=loop.asyncio_loop.create_task(hasreturn())
task.add_done_callback(lambda x:x.result()>>print)
tornado编写方式¶
loop.add_future增加callback函数获取函数返回值
In [27]:
@gen.coroutine
def t_hasreturn():
yield asyncio.sleep(2)
return 456
@gen.coroutine
def t_noreturn():
yield asyncio.sleep(2)
123>>print
In [29]:
t_noreturn()
Out[29]:
In [31]:
loop = ioloop.IOLoop.current()
loop.add_future(t_hasreturn(), lambda x:x.result()>>print)