Python3での非同期処理まとめ

• Python3.5から、非同期処理がデフォルトで利用できます。

  • 完結にまとめしたくて書きました。
  • https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html

• async処理の考えかたやメリットはここ

  • https://qiita.com/icoxfog417/items/07cbf5110ca82629aca0

1.シンプルなパターン

import asyncio

# 時間がかかる処理を含む関数
async def compute(x, y):
    print("Compute %s + %s ..." % (x, y))
    # 時間がかかる処理にはawaitつける
    await asyncio.sleep(1.0)
    return x + y

async def print_sum(x, y):
    result = await compute(x, y)
    print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

loop = asyncio.get_event_loop()
# async関数の実行
loop.run_until_complete(print_sum(1, 2))

結果
Compute 1 + 2 ...
1 + 2 = 3

2.並列で実行するパターン

import asyncio

# 時間がかかる処理を含む関数
async def factorial(name, number):
    f = 1
    for i in range(2, number+1):
        print("Task %s: Compute factorial(%s)..." % (name, i))
        await asyncio.sleep(1)
        f *= i

    print("Task %s: factorial(%s) = %s" % (name, number, f))

loop = asyncio.get_event_loop()
# 並列で実行 -> tupleで返す
result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(
    factorial("A", 2),
    factorial("B", 3),
    factorial("C", 4),
))

結果
Task C: Compute factorial(2)...
Task B: Compute factorial(2)...
Task A: Compute factorial(2)...
Task C: Compute factorial(3)...
Task B: Compute factorial(3)...
Task A: factorial(2) = 2
Task C: Compute factorial(4)...
Task B: factorial(3) = 6
Task C: factorial(4) = 24

TaskA,B,Cが並列で実行されていることがわかる。

3.ちょっと綺麗に

gatherの中を綺麗に表現するためには以下のようにできる。やっていることは2と全く同じ

loop = asyncio.get_event_loop()
name_number_list = [("A",2),("B", 3),("C", 4)]

parallel_tasks = tuple(map(lambda name_num: factorial(*name_num), name_number_list))

result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*parallel_tasks))