Python 更新异步支持的互操作性

自从我上次更新 IoP 以来已经有一段时间了。 我们一起追吧！

IoP 命令行界面已添加重大增强功能：

• 名称更改： grongier.pex 模块已重命名为 iop 以与项目的新品牌保持一致。
• 异步支持： IoP 现在完全支持异步函数和协程。

项目重命名

grongier.pex 模块仍然可访问以实现向后兼容性，但将在未来版本中删除。 使用iop模块进行新的开发。

异步功能

虽然 IoP 长期以来支持异步调用，但之前无法直接使用异步函数和协程。 在探索这个新功能之前，让我们先回顾一下 InterSystems IRIS 中的异步调用功能，并研究两个示例。

旧版异步调用

这说明了传统方法：

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}")

这反映了 IRIS 中的异步调用行为。 send_request_async 向业务运营发送请求，on_response 处理收到的响应。 completion_key 区分响应。

同步多请求功能

虽然不是全新的，但同时发送多个同步请求的能力值得注意：

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}")

此示例同时向同一个业务操作发送两个请求。响应是一个包含每个调用的目标、请求、响应和状态的元组。当请求顺序不重要时，这特别有用。

异步函数和协程

以下是如何在 IoP 中利用异步函数和协程：

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)

这会使用 send_request_async_ng 同时发送多个请求。 asyncio.gather 确保同时等待所有响应。

如果你已经跟进到这里了，请评论“Boomerang”！ 这意义重大。谢谢！

await_response 是一个发送多个请求并等待所有响应的协程。

使用异步函数和协程的优点包括通过并行请求提高性能、增强可读性和可维护性、使用 asyncio 模块提高灵活性以及更好的异常和超时处理。

异步方法的比较

send_request_async、send_multi_request_sync 和 send_request_async_ng 之间的主要区别是什么？

• send_request_async：仅当实现 on_response 并使用 completion_key 时才发送请求并等待响应。 简单，但并行请求的可扩展性较差。
• send_multi_request_sync：同时发送多个请求并等待所有响应。易于使用，但不保证响应顺序。
• send_request_async_ng：同时发送多个请求并等待所有响应，保持响应顺序。需要异步函数和协程。

多线程快乐！

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