PYTHON CONCURRENCY
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Hàm asyncio.wait() trong Python

Trong bài hướng dẫn này, bạn sẽ học cách sử dụng hàm asyncio.wait() để chạy đồng thời một tập hợp các đối tượng awaitable trong Python. Việc hiểu và áp dụng asyncio.wait() sẽ giúp bạn quản lý hiệu quả các tác vụ bất đồng bộ, đồng thời đảm bảo chương trình của bạn có thể xử lý nhiều công việc một cách song song mà không làm gián đoạn luồng chính.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Giới thiệu về hàm asyncio.wait() trong Python

Hàm asyncio.wait() chạy một tập hợp các đối tượng awaitable và chặn cho đến khi một điều kiện được chỉ định xảy ra.

Cú pháp của hàm asyncio.wait() như sau:

asyncio.wait(aws, *, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

Hàm asyncio.wait() có các tham số sau:

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

  • aws: là iterable của các đối tượng awaitable mà bạn muốn chạy đồng thời.
  • timeout (có thể là int hoặc float): chỉ định số giây tối đa để chờ trước khi trả về kết quả.
  • return_when: chỉ định khi nào hàm nên trả về. Tham số return_when chấp nhận một trong các hằng số trong bảng dưới đây:
Hằng số Mô tả
FIRST_COMPLETED Trả về khi tất cả các awaitable hoàn thành hoặc bị hủy.
FIRST_EXCEPTION Trả về khi bất kỳ awaitable nào hoàn thành bằng cách ném ra một ngoại lệ. Nếu không có awaitable nào ném ra ngoại lệ, FIRST_EXCEPTION tương đương với ALL_COMPLETED.
ALL_COMPLETED Trả về khi tất cả các awaitable hoàn thành hoặc bị hủy.

Lưu ý rằng các hằng số này nằm trong thư viện asyncio vì vậy bạn có thể tham chiếu chúng như asyncio.FIRST_COMPLETED.

Hàm asyncio.wait() trả về hai tập hợp:

done, pending = await asyncio.wait(aws)
  • done là một tập hợp các awaitable đã hoàn thành.
  • pending là một tập hợp các awaitable đang chờ.

Ví dụ về hàm asyncio.wait()ong Python

Ví dụ dưới đây minh họa cách sử dụng hàm asyncio.wait():

import asyncio
from asyncio import create_task

class APIError(Exception):
    pass

async def call_api(message, result=100, delay=3, raise_exception=False):
    print(message)
    await asyncio.sleep(delay)
    if raise_exception:
        raise APIError
    else:
        return result

async def main():
    task_1 = create_task(call_api('calling API 1...', result=1, delay=1))
    task_2 = create_task(call_api('calling API 2...', result=2, delay=2))
    task_3 = create_task(call_api('calling API 3...', result=3, delay=3))

    pending = (task_1, task_2, task_3)

    while pending:
        done, pending = await asyncio.wait(
            pending,
            return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED
        )
        result = done.pop().result()
        print(result)

asyncio.run(main())

Cách hoạt động

Đầu tiên, định nghĩa lớp APIError kế thừa từ lớp Exception:

class APIError(Exception):
    pass

Tiếp theo, định nghĩa hàm call_api() mô phỏng một hoạt động bất đồng bộ:

async def call_api(message, result=100, delay=3, raise_exception=False):
    print(message)
    await asyncio.sleep(delay)
    if raise_exception:
        raise APIError
    else:
        return result

Sau đó, tạo ba tác vụ bao bọc các coroutine call_api(). Mỗi coroutine trả về một số khác nhau:

task_1 = create_task(call_api('calling API 1...', result=1, delay=1))
task_2 = create_task(call_api('calling API 2...', result=2, delay=2))
task_3 = create_task(call_api('calling API 3...', result=3, delay=3))

pending = (task_1, task_2, task_3)

Cuối cùng, gọi hàm asyncio.wait() để chạy các tác vụ bên trong vòng lặp while. Nếu tất cả các tác vụ hoàn thành, pending sẽ rỗng và vòng lặp while sẽ thoát. Trong mỗi lần lặp, chúng ta lấy tác vụ hoàn thành từ tập hợp done và hiển thị kết quả:

while pending:
    done, pending = await asyncio.wait(
        pending,
        return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED
    )
    result = done.pop().result()
    print(result)

Kết bài

Sử dụng hàm asyncio.wait() để chạy các tác vụ trong một iterable đồng thời giúp bạn quản lý và xử lý nhiều công việc một cách hiệu quả. Bằng cách này, bạn có thể tận dụng tối đa khả năng của lập trình bất đồng bộ trong Python, đảm bảo các tác vụ được hoàn thành một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Cùng chuyên mục:

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Xây dựng  web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

Ý nghĩa của if __name__ ==

Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Top