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本篇文章将介绍如何用 Python 编写一系列 promise。 首先，我们将讨论 Python 中的异步编程。

接下来，我们将讨论 Python 中的回调函数。 最后，在进入实际主题之前，我们将简要讨论 Python 中的 try/except，然后讨论 Python 中的一系列 Promise。

Python 中的异步编程

本文希望您对操作系统线程有基本的了解。 如果对线程没有初步的了解，可以先阅读操作系统中的线程。

异步编程允许多个线程并行运行，而主程序（通常称为主/管理线程）可以创建多个工作线程。 通常，主线程等待工作线程，工作线程在完成任务后通知主线程。

与常规编程不同，异步函数暂停并允许并行运行其他函数（线程），而不是在竞争之前保持控制。

我们将讨论并给出一个 Python 异步编程的例子； 不过，最好先看看相关的同步代码。 此代码将有助于通过比较来加深理解。

def count():
    for i in range(5):
        print(i, end=' ')

def main():
    count()
    count()
    count()

main()

在这里，我们依次调用了 3 次 count 函数。 输出符合预期。

0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4

可以看到第一个计数函数的输出，接着是第二次调用计数函数的输出，最后是最后一个计数函数的输出。

Python 的 asyncio 库允许在 Python 中运行异步程序。 异步编程的第一个要求是将函数设计为可等待对象。

将标准函数转换为可等待对象有两个要求。 第一种是使用 async 关键字（在 def 关键字之前）创建异步函数而不是常规函数。

第二个需求是在异步函数内部调用sleep函数，挂起当前函数，控制其他函数。

sleep 语句是代码中函数准确进入挂起状态的特定点。 异步编程的第二个需求是在调用可等待对象（异步函数）的同时加入await； 否则会出错。

await 关键字告诉事件循环暂停当前函数，以便为其他函数提供运行时间。

第三个需求是调用 gather 函数并传递 awaitable 对象（异步函数）。 gather 函数按顺序但同时运行这些函数。

这意味着第一个函数首先启动，一段时间后，第二个函数也并行启动。 类似地，所有异步函数开始并发运行，一个接一个。

现在，让我们看看代码。

import asyncio

async def count():
    for i in range(5):
        print(i, end=' ')
        await asyncio.sleep(0.5)

async def main():
    await asyncio.gather(count(), count(), count())

if __name__ == "__main__":

    asyncio.run(main())

在这里，我们将之前的代码转换为异步代码并添加了某些内容。 在第一行中，导入了 asyncio 库。

async 关键字添加在所有函数的开头。

睡眠函数调用被添加到计数函数中。 await 关键字被添加到所有函数调用中，包括 main 函数。

最后，在 main 中调用 gather 函数，其中多次调用 count 函数以将每个函数调用作为一个单独的线程进行演示。

使用 gather 函数，我们添加可等待对象以形成一组异步函数并发运行。 让我们看看这段代码的输出。

0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4

在输出中，您可以看到所有线程并行运行并产生异步输出，而不是一起运行。

您可能会混淆多次调用同一个函数； 这是另一个例子，我们有不同的功能并行运行。

import asyncio

async def count1():
    for i in range(10):
        print(i, end=' ')
        await asyncio.sleep(0.5)

async def count2():
    for i in range(50,60):
        print(i, end=' ')
        await asyncio.sleep(0.5)

async def main():
    await asyncio.gather(count1(), count2())

asyncio.run(main())

此代码的输出是：

0 50 1 51 2 52 3 53 4 54 5 55 6 56 7 57 8 58 9 59

同样，这两个函数同时运行。

回调函数

回调被传递给另一个函数（作为参数）。 另一个函数应该在其定义的某处回调此函数。

但是，调用点取决于另一个函数的定义方式。

在这里，我们有一个与回调函数相关的简单编码示例。

import random as r

def callback1(s):
    print(f'******* {s} *******')

def callback2(s):
    print(f'^^^^^^^ {s} ^^^^^^^')

def print_through_callback(message, f1, f2):
    if r.randint(0,1) == 0:
        f1(message)
    else:
        f2(message)

def main():

    print_through_callback("Callback Example", callback1, callback2)

main()

在这段代码中，我们的打印函数有三个参数。 第二个和第三个参数是一些函数名。

大体上，我们传递两个函数，代码随机调用一个。 如果多次运行此代码，您会看到这两个函数都是随机调用的。

在 Python 中try/except

Python 还提供异常处理。 在 Python 中，我们有一个 try 块来测试代码； 它有可能发生异常，在 except 块中，您可以处理异常。

我们都知道除以零是没有定义的，程序（几乎所有编程语言）都会崩溃； 当我们调用除以零操作时。 如果您不知道，请尝试此代码。

def main():
        x = int(input('Enter any number:'))
        print (2/x)
main()

输入零，看结果； 你的程序会崩溃。 代码崩溃是一件坏事，应该通过异常处理来避免。

查看异常处理的相同代码。

def main():
    try:
        x = int(input('Enter any number:'))
        print (2/x)
    except:
        print ('Divide by zero is not defined')

main()

您应该运行此代码并输入非零值； 你会得到除法运算的结果，写在 print (2/x) 里面； 如果您输入零，程序将给出消息除以零未定义而不是崩溃。

Python 中的 Promise 系列

回调函数与普通函数相同； 但是，它们的用途不同。

考虑需要大量时间执行的重量级函数。 通常，这些函数是异步的。

异步函数将在后台执行，并在特定时间后完成，而其他函数将并行启动。 但是，如果你想在完成一些重量级的功能后运行一些功能，选择是使用回调函数。

但是，完成此类任务存在问题。 如果任务在完成之前抛出异常怎么办？

为了确保在成功完成任务后调用该函数，需要承诺和异步编程。

Promises

promise 是一个对象，表示异步函数的成功或不成功（失败）完成。

Promise 对象还表示异步函数的结果值。 Promise 用于管理与多个回调相关的问题。

我们可以使用 promise API 在 Python 中执行一系列的 promise。 然而，我们可以通过 async/await 在 Python 中达到同样的目的。

要在 Python 中使用异步函数实现，我们必须使用带有异步函数的 asyncio 库。 我们可以使用上面已经描述的 await 关键字顺序调用函数。

最后，我们使用 try/except 块。 首先，查看代码和输出。

稍后，我们将解释 try/except 块的用途。

import asyncio
import random as r

async def f1(x):
    await asyncio.sleep(1)
    return x ** 2

async def f2(x):
    await asyncio.sleep(1)
    return x / 2

async def f3(x):
    if r.randint(0, 1) == 0:
        return x
    raise ValueError(x)

async def run():
    try:
        value = await f3(await f2(await f1(r.randint(5,9))))
    except ValueError as exception:
        print('Exception Occurred:', exception.args[0])
    else:
        print('No Exception:', value)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run())
    loop.close()

以下是上述 Python 脚本 5 次运行的组合输出。

No Exception: 12.5
Exception Occurred: 12.5
Exception Occurred: 32.0
No Exception: 18.0
No Exception: 40.5

输出只是描述我们在某些异步操作中可能成功或失败。 因此，我们可以在 try 块中的函数调用之后放置一个回调函数的语句。

如果成功完成，代码将执行回调函数。 失败时，控件将转到 except 块并忽略回调函数。

这样，我们就可以处理Python中的 promises 系列了； 如果我们成功完成，则执行回调函数（这取决于某些所需任务的成功完成）； 否则，我们不必执行我们的回调函数。