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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с множествами в Python
  2. Объединение словарей в Python
  3. Метод join() для объединения строк
  4. Освобождение памяти в Python
  5. Инициализация структур данных
  6. Импорт модулей в Python 3.12
  7. Печать списка с помощью метода join
  8. Возврат нескольких значений
  9. Работа с zip-архивами в Python
  10. Решение переменной Шредингера
  11. Создание и использование модулей в Python
  12. Конкатенация списков в Python
  13. Оценка точности модели
  14. Структура данных deque в Python
  15. Многострочные комментарии в Python
  16. Библиотека Rich: форматирование текста
  17. Работа с URL-адресами в Python
  18. Метод __iand__ для пользовательских классов
  19. Удаление файлов и папок в Python
  20. Декораторы для регистрации функций
  21. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  22. Анонимные функции в Python
  23. Работа с модулем Calendar
  24. Печать календаря
  25. Обратное распространение ошибки
  26. Основные методы NumPy
  27. Проверка запуска скрипта или импорта модуля
  28. Метод count() для списков
  29. Подсчет элементов в Python
  30. Нарезка списков в Python
  31. Форматирование заголовков в Python
  32. Пустой оператор pass в Python
  33. Оболочка Python
  34. Проверка элемента в множестве.
  35. Типы возвращаемых значений в Python
  36. Операции с массивами в NumPy
  37. Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
  38. Оптимизация методов в Python 3.7
  39. Логические операторы в Python
  40. Переопределение метода __or__()
  41. Генерация случайных чисел в Python
  42. Возврат значений из генератора
  43. Отладка кода
  44. Логирование с Logzero
  45. Обработка ошибок в Python
  46. Операторы Splat и splatty-splat
  47. Списковое включение в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний