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. Цикл for в Python
  2. Конкатенация строк в Python
  3. Поток данных в Python
  4. Преобразование данных в Python
  5. Оболочка Python
  6. Протокол управления контекстом
  7. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  8. SciPy: широкий функционал для математических операций
  9. Метод pos в Python
  10. Разделение строки с помощью re.split()
  11. Метод remove() для удаления элемента из списка
  12. Извлечение статей с newspaper3k
  13. Метод get для словаря
  14. Модуль xkcd: добавление юмора в Python
  15. Работа с индексами списков
  16. Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
  17. Цикл for в Python
  18. Генераторы в Python
  19. Работа с Colorama
  20. Выход из профиля в Django
  21. Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
  22. Глобальные переменные в Python
  23. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  24. Метод сравнения объектов в Python
  25. Объединение словарей в Python
  26. Делегирование в Python
  27. Аннотации типов в Python
  28. Многопроцессорное программирование в Python
  29. Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
  30. Профилирование данных с Pandas.
  31. Получение значений из словарей
  32. Форматирование вывода с F-строками
  33. Генераторы в Python
  34. Переопределение метода len
  35. Лямбда-функции в defaultdict
  36. Импорт модулей в Python 3.12
  37. Активация Matplotlib в Jupyter
  38. Оптимизация поиска в словарях
  39. Создание вкладок с TKinter
  40. Переопределение оператора % для объектов
  41. Метод rmatmul для пользовательских матриц
  42. Декораторы в Python
  43. Проверка класса объекта
  44. Преобразование символов с помощью map
  45. Измерение времени выполнения с помощью time
  46. Функция zip() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний