Python 更新异步支持的互操作性

DDD
发布: 2025-01-20 08:08:10
原创
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久违的 iop 更新文章!

Python 更新异步支持的互操作性

自 iop 命令行界面发布以来,有哪些令人兴奋的新功能呢?主要有两大亮点:

  • 品牌焕新: 原 grongier.pex 模块正式更名为 iop,与项目新名称保持一致。
  • 异步操作支持: iop 现已全面支持异步函数和协程,提升效率和性能。

品牌焕新详解

为契合项目发展,原 grongier.pex 模块已更名为 iop。 为了兼容旧版本,grongier.pex 模块暂时保留,但未来将被移除,请及时迁移至 iop。

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异步操作支持详解

iop 早期版本支持异步调用,但无法直接使用异步函数和协程。 在介绍新功能前,先简述 InterSystems IRIS 中异步调用的机制,并通过两个示例演示 iop 如何使用异步调用。

旧版异步调用回顾

以下代码展示了旧版异步调用的工作方式:

from iop import businessprocess
from msg import mymessage


class mybp(businessprocess):

    def on_message(self, request):
        msg_one = mymessage(message="message1")
        msg_two = mymessage(message="message2")

        self.send_request_async("python.mybo", msg_one,completion_key="1")
        self.send_request_async("python.mybo", msg_two,completion_key="2")

    def on_response(self, request, response, call_request, call_response, completion_key):
        if completion_key == "1":
            self.response_one = call_response
        elif completion_key == "2":
            self.response_two = call_response

    def on_complete(self, request, response):
        self.log_info(f"received response one: {self.response_one.message}")
        self.log_info(f"received response two: {self.response_two.message}")
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其工作原理与 IRIS 中的异步调用类似:send_request_async 方法发送请求,收到响应后调用 on_response 方法。 completion_key 参数用于区分不同的响应。

多同步请求发送

虽然并非全新功能,但值得一提的是,现在可以并行发送多个同步请求:

from iop import businessprocess
from msg import mymessage


class mymultibp(businessprocess):

    def on_message(self, request):
        msg_one = mymessage(message="message1")
        msg_two = mymessage(message="message2")

        tuple_responses = self.send_multi_request_sync([("python.mymultibo", msg_one),
                                                        ("python.mymultibo", msg_two)])

        self.log_info("all requests have been processed")
        for target,request,response,status in tuple_responses:
            self.log_info(f"received response: {response.message}")
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此例中,我们并行向同一个业务操作发送两个请求,响应结果为一个元组,包含每个调用的目标、请求、响应和状态。 此方法适用于无需关注响应顺序的多个请求场景。

异步函数和协程

iop 如何使用异步函数和协程?请看示例:

import asyncio

from iop import BusinessProcess
from msg import MyMessage


class MyAsyncNGBP(BusinessProcess):

    def on_message(self, request):

        results = asyncio.run(self.await_response(request))

        for result in results:
            print(f"Received response: {result.message}")

    async def await_response(self, request):
        msg_one = MyMessage(message="Message1")
        msg_two = MyMessage(message="Message2")

        # use asyncio.gather to send multiple requests asynchronously
        # using the send_request_async_ng method
        tasks = [self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_one),
                 self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_two)]

        return await asyncio.gather(*tasks)
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此例使用 send_request_async_ng 方法并行发送多个请求。await_response 方法是一个协程,发送请求并等待所有响应。asyncio.gather 函数确保所有响应被并行接收。

使用异步函数和协程的优势:

  • 性能提升: 并行发送多个请求。
  • 代码更清晰: 使用 await 关键字等待响应。
  • 更灵活: 利用 asyncio 模块构建复杂流程。
  • 更精细的控制: 处理异常和超时。

send_request_async、send_multi_request_sync 和 send_request_async_ng 的区别

  • send_request_async:发送请求并等待响应(仅当实现了 on_response 方法并使用了 completion_key 参数)。 优点:符合习惯的异步调用方式;缺点:并行多个请求时维护性较差。
  • send_multi_request_sync:并行发送多个请求并等待所有响应。 优点:使用方便;缺点:响应顺序不可控。
  • send_request_async_ng:并行发送多个请求并等待所有响应。 优点:响应顺序可控;缺点:需要使用异步函数和协程。

总结

选择合适的异步调用方法取决于具体需求。 祝您多线程编程愉快! 如果您读到这里,请在评论区留下“boomerang”,这对我意义重大!感谢您的阅读!

以上就是Python 更新异步支持的互操作性的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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