Python 更新非同步支援的互通性

自從我上次更新 IoP 以來已經有一段時間了。 我們一起追吧！

IoP 命令列介面已新增重大增強功能：

• 名稱變更： grongier.pex 模組已重新命名為 iop 以與專案的新品牌保持一致。
• 非同步支援： IoP 現在完全支援非同步函數和協程。

項目重新命名

grongier.pex 模組仍然可存取以實現向後相容性，但將在未來版本中刪除。 使用iop模組進行新的開發。

非同步功能

雖然 IoP 長期以來支援非同步調用，但之前無法直接使用非同步函數和協程。 在探索這個新功能之前，讓我們先回顧一下 InterSystems IRIS 中的非同步呼叫功能，並研究兩個範例。

舊版非同步呼叫

這說明了傳統方法：

<code class="language-python">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}")</code>

這反映了 IRIS 中的非同步呼叫行為。 send_request_async 向業務運營發送請求，on_response 處理收到的回應。 completion_key 區分響應。

同步多請求功能

雖然不是全新的，但同時發送多個同步請求的能力值得注意：

<code class="language-python">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}")</code>

此範例同時向同一個業務操作發送兩個請求。回應是一個包含每個呼叫的目標、請求、回應和狀態的元組。當請求順序不重要時，這特別有用。

非同步函數與協程

以下是如何在 IoP 中利用非同步函數和協程：

<code class="language-python">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")

        tasks = [self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_one),
                 self.send_request_async_ng("Python.MyAsyncNGBO", msg_two)]

        return await asyncio.gather(*tasks)</code>

這會使用 send_request_async_ng 同時發送多個請求。 asyncio.gather 確保同時等待所有回應。

如果你已經跟進到這裡了，請評論“Boomerang”！ 這意義重大。謝謝！

await_response 是一個發送多個請求並等待所有回應的協程。

使用非同步函數和協程的優點包括透過並行請求來提高效能、增強可讀性和可維護性、使用 asyncio 模組提高靈活性以及更好的異常和超時處理。

非同步方法的比較

send_request_async、send_multi_request_sync 和 send_request_async_ng 之間的主要差異是什麼？

• send_request_async：僅在實作 on_response 並使用 completion_key 時才發送請求並等待回應。 簡單，但並行請求的可擴展性較差。
• send_multi_request_sync：同時發送多個請求並等待所有回應。易於使用，但不保證回應順序。
• send_request_async_ng：同時發送多個請求並等待所有回應，保持回應順序。需要異步函數和協程。

多線快樂！

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