Python支持异步的列表解析式

目录
  • 摘要
  • 基本原理和目标
  • 规范
  • 解析式中的 await
    • 语法的更新

摘要

PEP-492 和 PEP-525 通过 async/await 语法，引入了对原生协程和异步生成器的支持。本 pep 提议给列表、集合、字典解析式和生成器表达式添加异步的版本。

基本原理和目标

Python 广泛地支持同步的推导式，允许使用简单而简洁的语法生成列表、字典和集合。我们提议为异步代码实现类似的语法结构。

为了说明可读性的改善，请考虑下面的例子：

result = []
async for i in aiter():
    if i % 2:
        result.append(i)

有了提议的异步解析式语法，上面的代码会变得非常简短：

result = [i async for i in aiter() if i % 2]

本 PEP 也使得在各种解析式中使用 await 表达式成为可能：

result = [await fun() for fun in funcs]

规范

异步的解析式

我们提议允许在列表、集合与字典解析式中使用 async。待 PEP-525 被批准之后，我们还可以

创建异步的生成器表达式。

例子：

集合解析式：{i async for i in agen()}

列表解析式：[i async for i in agen()]

字典解析式：{i: i ** 2 async for i in agen()}

生成器表达式：(i ** 2 async for i in agen())

允许在异步解析式和生成器表达式中使用 async for 与 if 以及 for 子句：

dataset = {data for line in aiter()
                async for data in line
                if check(data)}
data = {data for line in aiter() async for data in line if check(data)}

异步解析式只允许在“async def”函数中使用。

原则上，异步生成器表达式允许用在任何上下文中。然而，在 Python 3.6 中，由于 async 和 await 只是“软关键字”（soft-keyword），异步生成器表达式只允许在 async def 函数中使用。一旦 async 和 await 在 Python 3.7 中成为保留关键字，这个限制将被移除。

解析式中的 await

我们提议允许在异步和同步解析式中使用 await 表达式：

result = [await fun() for fun in funcs]
result = {await fun() for fun in funcs}
result = {fun: await fun() for fun in funcs}
result = [await fun() for fun in funcs if await smth]
result = {await fun() for fun in funcs if await smth}
result = {fun: await fun() for fun in funcs if await smth}
result = [await fun() async for fun in funcs]
result = {await fun() async for fun in funcs}
result = {fun: await fun() async for fun in funcs}
result = [await fun() async for fun in funcs if await smth]
result = {await fun() async for fun in funcs if await smth}
result = {fun: await fun() async for fun in funcs if await smth}

这只在 async def 函数体中有效。

语法的更新

本提议需要在语法层面做一个修改：在 comp_for 中添加可选的“async”关键字：

comp_for: [ASYNC] 'for' exprlist 'in' or_test [comp_iter]

解析式的 AST 节点将有一个新的 is_async 参数。

向后兼容性 本提案是完全向后兼容的。

以上就是Python支持异步的列表解析式的详细内容，更多关于Python异步列表解析式的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • Python列表解析配合if else的方法

    用习惯列表解析之后会觉得超级酷,所以在尝试使用列表解析,把循环什么的写在一行里面.使用if的时候什么时候必须要有else,什么时候可以没有else一直没搞明白,直到今天!待我缓缓道来: 列表解析总共有两种形式: 1. [i for i in range(k) if condition]:此时if起条件判断作用,满足条件的,将被返回成为最终生成的列表的一员. 2. [i if condition else exp for exp]:此时if...else被用来赋值,满足条件的i以及else被用来生

  • 详解Python列表解析式的使用方法

    目录 列表解析式的优势 如何在 Python 中创建列表 循环 map() 对象 列表解析式 哪种方法更有效 高级解析式 条件逻辑 集合解析式 字典解析式 海象运算符 什么时候不要使用解析式 注意嵌套的解析式 为大型数据集使用生成器 总结 Python 是一种极其多样化和强大的编程语言!当需要解决一个问题时,它有着不同的方法. 在本文中,将会展示列表解析式(List Comprehension).我们将讨论如何使用它?什么时候该或不该使用它? 列表解析式的优势 比循环更节省时间和空间. 需要更少

  • Python列表list操作符实例分析【标准类型操作符、切片、连接字符、列表解析、重复操作等】

    Python列表list操作符实例分析【标准类型操作符、切片、连接字符、列表解析、重复操作等】

    本文实例讲述了Python列表list操作符.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 ''''' 列表也可以使用比较操作符,比较时更加ASCII进行比较的. 比较列表时也用内建函数cmp()函数: 两个列表的元素分别比较,直到有一方胜出. 元组进行比较操作时和列表遵循相同的逻辑. 列表的切片操作和字符串的切片操作很像, 不过列表的切片操作返回的是一个对象或者几个对象的集合. 列表的切片操作也遵循从正负索引规则,也有开始索引值,结束索引值, 如果这两个值为空,默认为序列的开始和

  • Python列表解析操作实例总结

    本文实例讲述了Python列表解析操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 列表解析 Python 的强大特性之一是其对 list 的解析,它提供一种紧凑的方法,可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数,从而将一个 list 映射为另一个 list. 列表解析,又叫列表推导式( list comprehension) 列表解析比 for 更精简,运行更快,特别是对于较大的数据集合 列表解析可以替代绝大多数需要用到 map和 filter的场合 列表推导式提供了一个创建链表的简单途径,无需使用

  • 基于Python列表解析(列表推导式)

    列表解析--用来动态地创建列表 [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 例子一: map(lambda x: x**2, range(6)) [0, 1, 4, 9, 16, 25] [x**2 for x in range(6)] [0, 1, 4, 9, 16, 25] 列表解析式可以取代内建的map()函数以及lambda,而且++效率更高++. 例子二: seq = [11, 10, 9, 8, 7, 6] filter(lambda x

  • Python支持异步的列表解析式

    目录 摘要 基本原理和目标 规范 解析式中的 await 语法的更新 摘要 PEP-492 和 PEP-525 通过 async/await 语法,引入了对原生协程和异步生成器的支持.本 pep 提议给列表.集合.字典解析式和生成器表达式添加异步的版本. 基本原理和目标 Python 广泛地支持同步的推导式,允许使用简单而简洁的语法生成列表.字典和集合.我们提议为异步代码实现类似的语法结构. 为了说明可读性的改善,请考虑下面的例子: result = [] async for i in aite

  • Python数据类型之列表和元组的方法实例详解

    引言 我们前面的文章介绍了数字和字符串,比如我计算今天一天的开销花了多少钱我可以用数字来表示,如果是整形用 int ,如果是小数用 float ,如果你想记录某件东西花了多少钱,应该使用 str 字符串型,如果你想记录表示所有开销的物品名称,你应该用什么表示呢? 可能有人会想到我可以用一个较长的字符串表示,把所有开销物品名称写进去,但是问题来了,如果你发现你记录错误了,想删除掉某件物品的名称,那你是不是要在这个长字符串中去查找到,然后删除,这样虽然可行,那是不是比较麻烦呢. 这种情况下,你是不是

  • PYTHON压平嵌套列表的简单实现

    list 是 Python 中使用最频繁的数据类型, 标准库里面有丰富的函数可以使用. 不过,如果把多维列表转换成一维列表(不知道这种需求多不多),还真不容易找到好用的函数, 要知道Ruby.Mathematica.Groovy中可是有flatten的啊. 如果列表是维度少的.规则的,还算好办 例如: li=[[1,2],[3,4],[5,6]] print [j for i in li for j in i] #or from itertools import chain print list

  • python数据结构之列表和元组的详解

    python数据结构之 列表和元组 序列:序列是一种数据结构,它包含的元素都进行了编号(从0开始).典型的序列包括列表.字符串和元组.其中,列表是可变的(可以进行修改),而元组和字符串是不可变的(一旦创建了就是固定的).序列中包含6种内建的序列,包括列表.元组.字符串.Unicode字符串.buffer对象.xrange对象. 列表的声明: mylist = [] 2.列表的操作: (1) 序列的分片: 用法:mylist[startIndex:endIndex:step] exam: myli

  • python 字符串转列表 list 出现\ufeff的解决方法

    如下所示: #文件内容 lisi lock = open("lock_info.txt", "r+",encoding="utf-8") lock_line = lock.readline() lock_list = lock_line.split(",") print(lock_list) y = lock_line.encode('utf-8').decode('utf-8-sig') print(y) #打印结果如下 [

  • 关于Python元祖,列表,字典,集合的比较

    定义 方法 列表 可以包含不同类型的对象,可以增减元素,可以跟其他的列表结合或者把一个列表拆分,用[]来定义的 eg:aList=[123,'abc',4.56,['inner','list'],7-9j] 1.list(str):将str转换成list类型,str可以使字符串也可以是元组类型 2.aList.append('test'):追加元素到列表中去 3.del aList[1]:删除列表中下标为1的元素 del aList:删除整个列表 4.cmp(list1,list2):比较两个列

  • 深入了解Python数据类型之列表

    一.基本数据类型 整数:int 字符串:str(注:\t等于一个tab键) 布尔值: bool 列表:list (元素的集合) 列表用[] 元祖:tuple 元祖用() 字典:dict 注:所有的数据类型都存在想对应的类列里 二.列表所有数据类型: 基本操作: •索引 •切片 •追加 •删除 •长度 •切片 •循环 •包含 list class list(object): """ list() -> new empty list list(iterable) ->

  • Python中元组,列表,字典的区别

    Python中,有3种内建的数据结构:列表.元组和字典. 1.列表 list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目.列表中的项目.列表中的项目应该包括在方括号中,这样python就知道你是在指明一个列表.一旦你创建了一个列表,你就可以添加,删除,或者是搜索列表中的项目.由于你可以增加或删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,并且列表是可以嵌套的. 实例: #coding=utf-8 animalslist=['fox','tiger','ra

  • python实现求解列表中元素的排列和组合问题

    求解列表中元素的排列和组合问题这个问题之前就遇到过几次没有太留意,最近在做题的时候遇上挺多的排列组合问题的,想来有必要温习一下了,今天花点时间写一下,之前都是手工写的,后来知道可以直接使用python的内置模块就可以完成这个工作了,今天就使用python的itertools模块来完成这个工作,一共解决四个问题: 1.生成排列,列表中元素不允许重复出现 2.生成排列,列表中元素可以重复出现 3.生成组合,不限元素个数,列表中元素不允许重复出现 4.生成组合,不限元素个数,列表中元素可以重复出现 因

随机推荐