Курс Python → Обмен данными с asyncio.Queue
Asyncio.Queue предоставляет удобный способ обмена данными между асинхронными задачами в Python. Он позволяет одной задаче помещать данные в очередь, а другой задаче забирать их для обработки. Это особенно полезно в случаях, когда необходимо организовать взаимодействие между разными частями программы, работающими параллельно.
Для использования asyncio.Queue необходимо создать объект класса asyncio.Queue(). Затем асинхронные задачи могут использовать методы put() для добавления элементов в очередь и get() для извлечения элементов из очереди. Кроме того, можно использовать методы task_done() для уведомления о завершении обработки элемента и join() для ожидания завершения обработки всех элементов очереди.
import asyncio
async def producer(queue):
for i in range(5):
await queue.put(i)
print(f'Producer put: {i}')
await queue.put(None)
async def consumer(queue):
while True:
data = await queue.get()
if data is None:
break
print(f'Consumer got: {data}')
queue.task_done()
async def main():
queue = asyncio.Queue()
producer_task = asyncio.create_task(producer(queue))
consumer_task = asyncio.create_task(consumer(queue))
await asyncio.gather(producer_task, consumer_task)
await queue.join()
asyncio.run(main())
В приведенном примере мы создаем две асинхронные задачи — producer, который помещает числа от 0 до 4 в очередь, и consumer, который извлекает и печатает эти числа. Когда producer завершает свою работу, он помещает значение None в очередь, чтобы consumer мог завершить свою работу. Мы используем asyncio.gather() для запуска обеих задач параллельно и await queue.join() для ожидания завершения обработки всех элементов очереди.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с множествами в Python
- Объединение словарей в Python
- Метод join() для объединения строк
- Освобождение памяти в Python
- Инициализация структур данных
- Импорт модулей в Python 3.12
- Печать списка с помощью метода join
- Возврат нескольких значений
- Работа с zip-архивами в Python
- Решение переменной Шредингера
- Создание и использование модулей в Python
- Конкатенация списков в Python
- Оценка точности модели
- Структура данных deque в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Библиотека Rich: форматирование текста
- Работа с URL-адресами в Python
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Удаление файлов и папок в Python
- Декораторы для регистрации функций
- Создание функций с произвольным количеством аргументов
- Анонимные функции в Python
- Работа с модулем Calendar
- Печать календаря
- Обратное распространение ошибки
- Основные методы NumPy
- Проверка запуска скрипта или импорта модуля
- Метод count() для списков
- Подсчет элементов в Python
- Нарезка списков в Python
- Форматирование заголовков в Python
- Пустой оператор pass в Python
- Оболочка Python
- Проверка элемента в множестве.
- Типы возвращаемых значений в Python
- Операции с массивами в NumPy
- Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
- Оптимизация методов в Python 3.7
- Логические операторы в Python
- Переопределение метода __or__()
- Генерация случайных чисел в Python
- Возврат значений из генератора
- Отладка кода
- Логирование с Logzero
- Обработка ошибок в Python
- Операторы Splat и splatty-splat
- Списковое включение в Python















