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.

Hủy bỏ tác vụ trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ học cách hủy bỏ một tác vụ bất đồng bộ kéo dài mà có thể không bao giờ hoàn thành. Bằng cách sử dụng phương thức cancel() của đối tượng Task trong thư viện asyncio, bạn có thể dễ dàng quản lý và kiểm soát các tác vụ trong Python, giúp chương trình của bạn trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn.

test php

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

Giới thiệu về hủy bỏ tác vụ trong Python

Dòng lệnh sau sử dụng từ khóa await để đợi một tác vụ hoàn thành:

task = asyncio.create_task(coroutine())
result = await task

Tuy nhiên, nếu coroutine() mất quá nhiều thời gian, bạn sẽ bị kẹt lại trong quá trình chờ đợi mà không thu được kết quả nào. Thêm vào đó, bạn sẽ không có cách nào để dừng lại nếu muốn.

Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể hủy bỏ tác vụ bằng cách sử dụng phương thức cancel() của đối tượng Task. Nếu bạn hủy bỏ một tác vụ, nó sẽ gây ra ngoại lệ CancelledError khi bạn await nó. Ví dụ:

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

import asyncio
from asyncio import CancelledError

async def call_api(message, result=1000, delay=3):
    print(message)
    await asyncio.sleep(delay)
    return result

async def main():
    task = asyncio.create_task(
        call_api('Calling API...', result=2000, delay=5)
    )

    if not task.done():
        print('Cancelling the task...')
        task.cancel()

    try:
        await task
    except CancelledError:
        print('Task has been cancelled.')

asyncio.run(main())

Kết quả:

Cancelling the task...
Task has been cancelled

Cách hoạt động

Coroutine call_api() in ra một thông báo, chờ 3 giây và trả về kết quả.

Tạo một tác vụ mới sử dụng hàm create_task() và truyền vào coroutine call_api(). Tác vụ này sẽ mất 5 giây để hoàn thành:

task = asyncio.create_task(
    call_api('Calling API...', result=2000, delay=5)
)

Kiểm tra nếu tác vụ chưa hoàn thành bằng cách gọi phương thức done() và hủy bỏ tác vụ bằng cách sử dụng phương thức cancel():

if not task.done():
    print('Cancelling the task...')
    task.cancel()

Đợi tác vụ hoàn thành bằng từ khóa await. Vì tác vụ đã bị hủy, ngoại lệ CancelledError sẽ được ném ra:

try:
    await task
except CancelledError:
    print('Task has been cancelled.')

Nếu bạn muốn kiểm tra mỗi giây xem một tác vụ đã hoàn thành chưa và hủy nó nếu một khoảng thời gian đã trôi qua, bạn có thể sử dụng vòng lặp while:

import asyncio
from asyncio import CancelledError

async def call_api(message, result=1000, delay=3):
    print(message)
    await asyncio.sleep(delay)
    return result

async def main():
    task = asyncio.create_task(
        call_api('Calling API...', result=2000, delay=5)
    )

    time_elapsed = 0
    while not task.done():
        time_elapsed += 1
        await asyncio.sleep(1)
        print('Task has not completed, checking again in a second')
        if time_elapsed == 3:
            print('Cancelling the task...')
            task.cancel()
            break

    try:
        await task
    except CancelledError:
        print('Task has been cancelled.')

asyncio.run(main())

Trong ví dụ này, vòng lặp while kiểm tra nếu tác vụ đã hoàn thành mỗi giây và hủy bỏ tác vụ khi thời gian đã trôi qua đạt đến 3 giây.

Kết bài

Sử dụng phương thức cancel() của đối tượng Task để hủy bỏ một tác vụ là cách hiệu quả để quản lý các tác vụ bất đồng bộ kéo dài trong Python. Khi bạn await một tác vụ đã bị hủy, chương trình sẽ gặp ngoại lệ CancelledError, giúp bạn xác định và xử lý các tác vụ bị hủy một cách dễ dàng và rõ ràng hơn. Việc này giúp bạn kiểm soát tốt hơn luồng xử lý và cải thiện hiệu suất của ứng dụng.

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top