1、添加一个任务

task2 = visit_url('http://another.com', 3)
asynicio.run(task2)

2、这 2 个程序一共消耗 5s 左右的时间。并没有发挥并发编程的优势

import asyncio
import time
async def visit_url(url, response_time):
  """访问 url"""
  await asyncio.sleep(response_time)
  return f"访问{url}, 已得到返回结果"

async def run_task():
  """收集子任务"""
  task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)
  task_2 = visit_url('http://another', 3)
  await asyncio.run(task)
  await asyncio.run(task_2)
asyncio.run(run_task())
print(f"消耗时间:{time.perf_counter() - start_time}")

3、如果是并发编程,这个程序只需要消耗 3s,也就是task2的等待时间。

要想使用并发编程形式,需要把上面的代码改一下。asyncio.gather 会创建 2 个子任务,当出现 await 的时候,程序会在这 2 个子任务之间进行调度。

async def run_task():
  """收集子任务"""
  task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)
  task_2 = visit_url('http://another', 3)
  await asynicio.gather(task1, task2)

实例扩展:

import asyncio
from threading import Thread
 
 
async def production_task():
  i = 0
  while True:
    # 将consumption这个协程每秒注册一个到运行在线程中的循环,thread_loop每秒会获得一个一直打印i的无限循环任务
    asyncio.run_coroutine_threadsafe(consumption(i),
                     thread_loop) # 注意:run_coroutine_threadsafe 这个方法只能用在运行在线程中的循环事件使用
    await asyncio.sleep(1) # 必须加await
    i += 1
 
 
async def consumption(i):
  while True:
    print("我是第{}任务".format(i))
    await asyncio.sleep(1)
 
 
def start_loop(loop):
  # 运行事件循环, loop以参数的形式传递进来运行
  asyncio.set_event_loop(loop)
  loop.run_forever()
 
 
thread_loop = asyncio.new_event_loop() # 获取一个事件循环
run_loop_thread = Thread(target=start_loop, args=(thread_loop,)) # 将次事件循环运行在一个线程中,防止阻塞当前主线程
run_loop_thread.start() # 运行线程,同时协程事件循环也会运行
 
advocate_loop = asyncio.get_event_loop() # 将生产任务的协程注册到这个循环中
advocate_loop.run_until_complete(production_task()) # 运行次循环
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。