大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python异步编程方法的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python异步编程方法的解答，让我们一起看看吧。
python和其他编程语言一样，高级阶段是相对初中阶段的晋升阶段，实际上到达高级这个阶段，意味着你能够独立完成一个模块甚至能够独立规划、推动独立的中小型项目，那么达到这个阶段需要掌握哪些技能：
1、Django框架；
2、Flask框架；
3、三大数据库语言（mysql、Redis、MongoDB），尤其是mysql与python的交；
6、Requests，Selenium，Scrapy等模块的使用。
等等。
编程开发中，尤其是现在模块化开发，标准化的学习教程并不能代表你是否进入了什么阶段。举个例子：你很熟悉python的所有知识，但一个基本的小项目都做不了，甚至也解决不了任何问题，通过学习过程进入高级其实是没有意义的。
介绍几个高级编程的Python关键字
如果一个函数定义中包含 yield 关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个 generator对象
generator在执行过程中，遇到 yield就中断，下次又继续执行。须要给循环设置一个条件来退出，不然就会产生一个无限数列出来
整个 Generator 函数就是一个封装的异步任务，或者说是异步任务的容器。异步操作需要暂停的地方，都用 yield 语句注明。
异步编程
I/O密集型计算密集型GIL（Global Interpreter Lock）
有时候一次 *** 请求的处理时间过长，而其中一部分代码又是不必同步执行的。我们就可以用以下函数把任务抛出去异步执行，同时接口立即返回。
这个函数具体的执行过程是：
原请求立即继续执行
func 被执行时，***的 request 会被 push，从此这就可以被认为是一个全新的任务
须注意的是，因为***的请求是被 push 进来的，所以 before_request 的信号不会被触发。但之后的 after_request 和 tear_doen_request 还会有。以及，因为只***了 request，其他的上下文变量，如 g，是没有被***的。
lang:python
import gevent
from flask import copy_current_request_context
def i_h***e_a_dream(func, *args, **kwargs):
请参考这个例子，本质是Python多线程
from flask import Flask
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor(1)
app = Flask(__name__)
@***.route('/synchronize')
def update_redis():
executor.submit(do_update)
return 'ok'
到此，以上就是小编对于python异步编程方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于python异步编程方法的2点解答对大家有用。
