【发布时间】:2019-05-23 14:28:17
【问题描述】:
我有一个通过 MIDI 进行文件 I/O 的设备。我有一个使用 Mido 下载文件的脚本,但它是一堆全局变量。我想整理它以正确使用 asyncio 但我不确定如何集成 mido 回调。我认为文档说我应该使用 Future 对象,但我不确定 mido 回调函数如何获取该对象。
【问题讨论】:
标签: python python-asyncio mido
我有一个通过 MIDI 进行文件 I/O 的设备。我有一个使用 Mido 下载文件的脚本,但它是一堆全局变量。我想整理它以正确使用 asyncio 但我不确定如何集成 mido 回调。我认为文档说我应该使用 Future 对象,但我不确定 mido 回调函数如何获取该对象。
【问题讨论】:
标签: python python-asyncio mido
mido 提供了一个callback-based API,它将调用来自不同线程的回调。您的回调实现可以通过调用 loop.call_soon_threadsafe 与 asyncio 进行通信。请注意,您不能只设置 Future 的值,因为回调将被多次调用,而未来只能设置一次 - 它用于一次性计算。
多次调用回调的常见模式是将事件推送到 asyncio queue 并在 asyncio 代码中从中弹出内容。通过将队列公开为异步迭代器,这可以变得更加方便。这个函数使这个过程自动化:
def make_stream():
loop = asyncio.get_event_loop()
queue = asyncio.Queue()
def callback(message):
loop.call_soon_threadsafe(queue.put_nowait, message)
async def stream():
while True:
yield await queue.get()
return callback, stream()
make_stream 返回两个对象:
mido.open_input()
async for 对其进行迭代以获取新消息每当 mido 在其后台线程中调用回调时,您的 asyncio async for 循环遍历流将唤醒一个新项目。实际上,make_stream 将线程回调转换为异步迭代器。例如(未经测试):
async def print_messages():
# create a callback/stream pair and pass callback to mido
cb, stream = make_stream()
mido.open_input(callback=cb)
# print messages as they come just by reading from stream
async for message in stream:
print(message)
【讨论】:
yield queue.get() 更改为yield await queue.get()。那成功了。谢谢!
queue 是一个异步队列,所以它的 get() 方法是一个协程,必须等待,呵呵!顺便说一句,您使用的是哪个版本的 Python?
asyncio.Queue 被修改为使用 async def蟒蛇 3.7。您可能需要考虑切换到较新的版本; Python 3.7 大约在两年前发布。