如何确定函数或方法是普通函数还是异步函数？我希望我的代码能够自动支持正常或异步回调，并且需要一种方法来测试传递的函数类型。asyncdefexampleAsyncCb():passdefexampleNomralCb():passdefisAsync(someFunc):#docooldynamicpythonstuffonthefunctionreturnTrue/FalseasyncdefcallCallback(cb,arg):ifisAsync(cb):awaitcb(arg)else:cb(arg)根据传递的函数类型，它应该正常运行还是等待。我尝试了各种方法，但不知道如何实现
Scipy最小化函数(仅用作示例)可以选择在每一步添加回调函数。所以我可以做类似的事情，defmy_callback(x):printxscipy.optimize.fmin(func,x0,callback=my_callback)有没有办法使用回调函数来创建一个生成器版本的fmin，这样我就可以了，forxinmy_fmin(func,x0):printx似乎有可能通过yield和发送的某种组合，但我可以想到任何事情。 最佳答案 正如评论中所指出的，您可以在新线程中使用Queue.缺点是您仍然需要某种方式来访问最终结果(fmin
Scipy最小化函数(仅用作示例)可以选择在每一步添加回调函数。所以我可以做类似的事情，defmy_callback(x):printxscipy.optimize.fmin(func,x0,callback=my_callback)有没有办法使用回调函数来创建一个生成器版本的fmin，这样我就可以了，forxinmy_fmin(func,x0):printx似乎有可能通过yield和发送的某种组合，但我可以想到任何事情。 最佳答案 正如评论中所指出的，您可以在新线程中使用Queue.缺点是您仍然需要某种方式来访问最终结果(fmin
我对一些asyncio函数有点困惑。我看到有BaseEventLoop.create_task(coro)函数来安排一个协同例程。create_task的文档说它是一个新功能，为了兼容性，我们应该使用asyncio.async(coro)通过再次引用文档，我看到它是asyncio.ensure_future(coro)的别名再次调度协程的执行。与此同时，我一直在使用Task(coro)用于安排协同程序执行，这似乎也可以正常工作。那么，所有这些有什么区别呢？ 最佳答案 正如您所注意到的，它们都做同样的事情。asyncio.async必
我对一些asyncio函数有点困惑。我看到有BaseEventLoop.create_task(coro)函数来安排一个协同例程。create_task的文档说它是一个新功能，为了兼容性，我们应该使用asyncio.async(coro)通过再次引用文档，我看到它是asyncio.ensure_future(coro)的别名再次调度协程的执行。与此同时，我一直在使用Task(coro)用于安排协同程序执行，这似乎也可以正常工作。那么，所有这些有什么区别呢？ 最佳答案 正如您所注意到的，它们都做同样的事情。asyncio.async必
使用我见过的asyncio库，@asyncio.coroutinedeffunction():...和asyncdeffunction():...可以互换使用。两者在功能上有区别吗？ 最佳答案 是的，使用asyncdef语法的原生协程和使用asyncio.coroutine装饰器的基于生成器的协程之间存在功能差异。根据PEP492，其中引入了asyncdef语法:Nativecoroutineobjectsdonotimplement__iter__and__next__methods.Therefore,theycannotbei
使用我见过的asyncio库，@asyncio.coroutinedeffunction():...和asyncdeffunction():...可以互换使用。两者在功能上有区别吗？ 最佳答案 是的，使用asyncdef语法的原生协程和使用asyncio.coroutine装饰器的基于生成器的协程之间存在功能差异。根据PEP492，其中引入了asyncdef语法:Nativecoroutineobjectsdonotimplement__iter__and__next__methods.Therefore,theycannotbei
协同程序和资源获取的结合似乎会产生一些意想不到的(或不直观的)后果。基本问题是这样的事情是否有效:defcoroutine():withopen(path,'r')asfh:forlineinfh:yieldline它的作用。(你可以测试一下!)更深层次的担忧是with应该是finally的替代品，您可以确保在block的末尾释放资源。协程可以在with内暂停和恢复执行。阻止，那么冲突如何解决？例如，如果您在协程内部和外部都以读/写方式打开文件，而协程尚未返回:defcoroutine():withopen('test.txt','rw+')asfh:forlineinfh:yield
协同程序和资源获取的结合似乎会产生一些意想不到的(或不直观的)后果。基本问题是这样的事情是否有效:defcoroutine():withopen(path,'r')asfh:forlineinfh:yieldline它的作用。(你可以测试一下!)更深层次的担忧是with应该是finally的替代品，您可以确保在block的末尾释放资源。协程可以在with内暂停和恢复执行。阻止，那么冲突如何解决？例如，如果您在协程内部和外部都以读/写方式打开文件，而协程尚未返回:defcoroutine():withopen('test.txt','rw+')asfh:forlineinfh:yield
我读过在CPython中，解释器堆栈(为达到这一点而调用的Python函数列表)与C堆栈(在解释器自己的代码中调用的C函数列表)混合在一起。如果是这样，那么生成器和协程是如何实现的？他们如何记住他们的执行状态？CPython是否将每个生成器/协程的堆栈复制到操作系统堆栈和从操作系统堆栈复制？还是CPython只是将生成器的最顶层堆栈帧保留在堆上，因为生成器只能从该最顶层帧产生？ 最佳答案 在运行的Python程序中Python的堆栈和C堆栈混合在一起的概念可能会产生误导。Python堆栈与解释器使用的实际C堆栈完全分开。Python
