Python异步编程asyncio实战

折腾了好几天终于搞定了，核心其实不难，但有几个坑容易踩。把要点列出来，省得大家再走弯路。

先搞清楚原理

Python的底层原理涉及并发安全。用代码演示比画图更直观：

from dataclasses import dataclass
from typing import Generic, TypeVar, Optional

T = TypeVar('T')

@dataclass
class Result(Generic[T]):
    value: Optional[T] = None
    error: Optional[str] = None
    success: bool = True

    @classmethod
    def ok(cls, value: T) -> 'Result[T]':
        return cls(value=value, success=True)

    @classmethod
    def fail(cls, error: str) -> 'Result[T]':
        return cls(error=error, success=False)

    def unwrap(self) -> T:
        if not self.success:
            raise ValueError(f'Result is error: {self.error}')
        return self.value

result = Result.ok(42)
if result.success:
    print(f'结果: {result.unwrap()}')
else:
    print(f'错误: {result.error}')

实际怎么用

实际编码中，Python的用法可以简化。下面是我在项目中用的写法，经过几轮迭代优化过：

class Queue:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    def pop(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items.pop()
        raise IndexError('Container is empty')

    def peek(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items[-1]
        return None

    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

    def size(self):
        return len(self.items)

    def __repr__(self):
        return f'Queue({self.items})'

    def __len__(self):
        return self.size()

container = Queue()
for j in range(5):
    container.push(j * 10)
print(f'大小: {len(container)}')
print(f'顶部: {container.peek()}')
while not container.is_empty():
    print(f'弹出: {container.pop()}')

进阶一点的用法

进阶一点的话，Python还有模块与作用域这个方向可以探索。原理不展开，直接看关键代码：

容易踩的坑

说几个容易踩的坑。第一个是并发安全的问题，很多人在这上面栽过跟头。第二个是版本兼容性，不同版本行为可能不一样。第三个是边界情况，空值和异常输入要处理好。

写在最后

总结一下，Python的关键在于模块与作用域。掌握了这个，其他用法都是在这个基础上扩展。建议多写几个小demo练手，光看不动手容易忘。