python实现异步的几种方式,python 异步调用
我一直对asyncio这个图书馆很感兴趣。毕竟是官网推荐的高并发模块。python在python 3.4中也引入了协同学的概念。通过这样的安排，我对这个模块的使用有了更深入的了解。
阿辛西奥是做什么的？
异步网络操作并发进程python3.0时代，标准库中的异步网络模块：select(极低级)python3.0时代，第三方异步网络库：Tornado python3.4时代，asyncio: TCP支持，子进程
目前已经支持asyncio的很多模块：AIO HTTP，AIO DNS，AIO EDIS等。支持的内容列在https://github.com/aio-libs,这里，并不断更新。
当然，到目前为止，不仅仅是asyncio、tornado和gevent实现了协作流程。
关于asyncio的一些关键词的解释：
Event_loop事件循环：程序开始一个无限循环，在事件循环上注册一些函数，遇到事件时，调用对应的协程协程协程协程：协程对象引用async关键字定义的函数，其调用不会立即执行该函数，而是返回一个协程对象。协同流程对象需要在事件循环中注册，并由事件循环调用。任务：一个协作对象是一个可以被挂起的原生函数，一个任务是一个协作过程的进一步的包，它包含了任务未来的各种状态：代表任务未来要执行或不要执行的结果。它和任务没有本质区别。async/await关键字：python3.5用于定义一个协同学，async定义一个协同学，await用于挂起被阻塞的异步调用接口。看完以上关键词，你可能会扭头就走。其实一开始对asyncio的理解和学习是有冲突的，也不知道为什么。这也导致了很长一段时间这个模块本身基本上没人关注和使用。但是，随着python在工作中遇到的各种性能问题，我告诉自己，还是要好好学习这个模块。
所谓“异步IO”，就是你发起了一个IO操作，却不用等它结束。你可以继续做其他的事情，结束的时候会通知你。
Asyncio是一种并发方式。对于Python来说，也可以通过线程和多处理来实现并发。
Asyncio并没有带来真正的并行。当然，由于GIL(全局解释器锁)的存在，Python的多线程并不能带来真正的并行性。
可以分配给asyncio的任务称为协程。一个进程可以放弃执行并把机会让给其他进程(即放弃或等待)。
要定义协同学的定义，需要使用async def语句。
进口异步
导入时间
从线程导入线程
异步定义do_some_work(x):
打印(等待字符串(x))
awaasyncio . sleep(x)do _ some _ work是一个协作过程。确切的说，do_some_work是一个协整函数，可以用asyncio.iscoroutinefunction来验证：
打印(asyncio。iscoroutinefunction(do _ some _ work))这个协作过程什么都没做。我们让它休眠几秒钟，以模拟实际工作负载：
异步定义do_some_work(x):
打印(等待字符串(x))
Awaasyncio.sleep (x)在解释await之前，有必要解释一下协同过程可以做什么。解成能：
*等待未来的终结
*等待另一个协程(产生一个结果，或者抛出一个异常)
*向等待它的进程产生一个结果。
*向正在等待它的协程抛出一个异常。
Asyncio.sleep也是一个协同过程，所以wait asyncio.sleep(x)只是在等待另一个协同过程。
运行协程调用协程函数，协程不会开始运行，只是返回一个协程对象，可以通过asyncio.iscoroutine验证：
print(asyncio . isco routine(do _ some _ work(3)))# True
这里还会提出一个警告：
async1.py:16: RuntimeWarning:协程“do_some_work”从未被等待
print(asyncio . isco routine(do _ some _ work(3)))
要让这个协程对象运行的话，有两种方式：
* 在另一个已经运行的协程中用`等待等待它
* 通过`确保_未来函数计划它的执行
简单来说，只有环运行了，协程才可能运行。
下面先拿到当前线程缺省的循环，然后把协程对象交给循环运行直到完成，协程对象随后会在环里得到运行。
通过异步非同步(异步)关键字定义一个协程（协程),当然协程不能直接运行，需要将协程加入到事件循环环中
asyncio.get_event_loop:创建一个事件循环，然后使用运行直到完成将协程注册到事件循环，并启动事件循环
loop=asyncio.get_event_loop()#获取一个事件_循环循环。run _ until _ complete(do _ some _ work(3))。阻塞直到所有的任务完成
运行直到完成是一个阻塞（阻塞)调用，直到协程运行结束，它才返回。这一点从函数名不难看出。
运行直到完成的参数是一个未来，但是我们这里传给它的却是协程对象，之所以能这样，是因为它在内部做了检查，
通过确保_未来函数把协程对象包装（换行)成了未来。所以，我们可以写得更明显一些：
循环。run _ until _ complete(asyncio。assure _ future(do _ some _ work(3)))完整代码：
进口异步
导入时间
异步定义做一些工作(x):
打印(等待字符串(十))
等待异步睡眠(十)
loop=asyncio.get_event_loop()
循环。run _ until _ complete(asyncio。assure _ future(do _ some _ work(3)))
运行结果：
等待3
三秒钟后程序结束
创建任务和确保_未来
协程对象不能直接运行，在注册事件循环的时候，其实是运行直到完成方法将协程包装成为了一个任务（任务)对象。工作对象是将来的类的子类，保存了协程运行后的状态，用于未来获取协程的结果，来返回将来的的执行结果
进口异步
导入时间
now=lambda: time.time()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待：，x)
开始=现在()
协程=做一些工作(2)
loop=asyncio.get_event_loop()
任务=循环。创建任务（协同例程)
打印（任务)
循环运行直到完成（任务)
打印(任务)打印(任务。result())打印( Time:，now()-start)结果为：
任务待定coro=do_some_work()运行于/app/py _ code/study _ asyn CIO/simple _ ex2。py:13
等待：2
任务完成coro=do_some_work()完成，定义在/app/py _ code/study _ asyn CIO/simple _ ex2。py:13结果=无
时间：0.000。56860.88868888681创建工作后，在工作加入事件循环之前为悬而未决的状态，当完成后，状态为完成
关于上面通过循环。创建任务（协同例程)创建任务，同样的可以通过asyncio.ensure _ future(协程)创建工作
task=asyncio.ensure _ future(协同例程)
确保_未来方法内部其实也是调用的工作的创建任务方法，然后返回一个工作对象放入环队列中协程嵌套（等等，集合)以及已完成日期：使用异步非同步(异步)可以定义协程，协程用于耗时的超正析象管操作，我们也可以封装更多的超正析象管操作过程，这样就实现了嵌套的协程，即一个协程中等待了另外一个协程，如此连接起来。
进口异步
导入时间
now=lambda: time.time()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待：，x)
等待异步睡眠(十)
返回"在{}s后完成"。格式(十)
异步定义main():
协程1=做一些工作(1)
协程2=做一些工作(2)
协程3=做一些工作(4)
任务=[
asyncio.ensure _ future(协程1),
asyncio.ensure _ future(协程2),
asyncio.ensure _ future(协程3)
]
dones，pendings=await asyncio.wait(任务)
对于已完成的任务：
打印(任务返回：，task.result())
# results=wait asyncio。收集(*任务)
#对于结果中的结果：
#打印(任务返回：,结果)
开始=现在()
loop=asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
打印( Time:，now()-start)视图代码
如果我们把上面代码中的：
dones，pendings=await asyncio.wait(任务)
对于已完成的任务：
打印(任务返回：，task.result())替换为：
结果=等待阿辛西奥。聚集(*任务)
对于结果中的结果：
打印(任务返回：,结果)这样得到的就是一个结果的列表
不在主要的协程函数里处理结果，直接返回等待的内容，那么最外层的运行直到完成将会返回主要的协程的结果。将上述的代码更改为：
进口异步
导入时间
now=lambda: time.time()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待：，x)
等待异步睡眠(十)
返回"在{}s后完成"。格式(十)
异步定义main():
协程1=做一些工作(1)
协程2=做一些工作(2)
协程3=做一些工作(4)
任务=[
asyncio.ensure _ future(协程1),
asyncio.ensure _ future(协程2),
asyncio.ensure _ future(协程3)
]
返回等待asyncio . gather(*任务)
开始=现在()
loop=asyncio.get_event_loop()
结果=循环。run _ until _ complete(main()
对于结果中的结果：
打印(任务返回：,结果)
打印( Time:，now()-start)视图代码
或者返回使用阿辛西奥，等等方式挂起协程。
将代码更改为：
进口异步
导入时间
now=lambda: time.time()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待：，x)
等待异步睡眠(十)
返回"在{}s后完成"。格式(十)
异步定义main():
协程1=做一些工作(1)
协程2=做一些工作(2)
协程3=做一些工作(4)
任务=[
asyncio.ensure _ future(协程1),
asyncio.ensure _ future(协程2),
asyncio.ensure _ future(协程3)
]
return await asyncio.wait(任务)
开始=现在()
loop=asyncio.get_event_loop()
完成，挂起=循环。run _ until _ complete(main()
对于已完成的任务：
打印(任务返回：，task.result())
打印( Time:，now()-start)视图代码
也可以使用异步超正析象管(Image Orthicon)的已完成方法
进口异步
导入时间
now=lambda: time.time()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待：，x)
等待异步睡眠(十)
返回"在{}s后完成"。格式(十)
异步定义main():
协程1=做一些工作(1)
协程2=做一些工作(2)
协程3=做一些工作(4)
任务=[
asyncio.ensure _ future(协程1),
asyncio.ensure _ future(协程2),
asyncio.ensure _ future(协程3)
]
对于asyncio.as_completed中的任务（任务):
结果=等待任务
打印(任务返回：{} 。格式（结果))
开始=现在()
loop=asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
打印( Time:，now()-start)视图代码
聚集另外一个作用：
#聚集和等待的区别
#聚集更加高级的
第1组=[范围(2)中我的get_html(http://projectsedu.com )
group 2=[get _ html( http://www。百度一下。com )对于范围(2)中的I]
group1=asyncio.gather(*group1)
group2=asyncio.gather(*group2)
group2.cancel()
循环。run _ until _ complete(asyncio。聚集(第1组，第2组))查看代码
回调假如协程是一个超正析象管(图片Orthicon)的读操作，等它读完数据后，我们希望得到通知，以便下一步数据的处理。这一需求可以通过往将来的添加回调来实现。
def done_callback(futu):
打印("完成")
futu=asyncio。保证未来(做一些工作(3))
futu.add_done_callback(完成_回调)
循环。运行_直到_完成（富图)
多个协程实际项目中，往往有多个协程，同时在一个环里运行。为了把多个协程交给循环，需要借助asyncio.gather函数。
循环。run _ until _ complete(asyncio。gather(做一些工作(1)，做一些工作(3))
或者先把协程存在列表里：
科罗斯=[做一些工作(1),做一些工作(3)]
循环。run _ until _ complete(asyncio。收集(* coros))
运行结果：
等待3
等待一
等待三秒钟
完成的
这两个协程是并发运行的，所以等待的时间不是1 3=4 秒，而是以耗时较长的那个协程为准。
参考函数聚集的文档：
gather(*coros_or_futures，loop=None，return_exceptions=False)
从给定的协程或将来的返回一个将来的聚合结果。
发现也可以传未来给它：
futus=[asyncio。assure _ future(do _ some _ work(1))，
阿辛西奥。assure _ future(do _ some _ work(3))]
循环。run _ until _ complete(asyncio。收集(* futus))
聚集起聚合的作用，把多个未来包装成单个未来，因为循环运行直到完成只接受单个未来。
运行直到完成和永远奔跑开启事件循环有两种方法，一种方法就是通过调用运行直到完成，另外一种就是调用永远奔跑。运行直到完成内置添加完成回调，使用永远奔跑的好处是可以通过自己自定义添加完成回调；
我们一直通过运行直到完成来运行循环，等到将来的完成，运行，直到完成也就返回了。
异步定义做一些工作(x):
打印(等待字符串(十))
等待异步睡眠(十)
打印("完成")
loop=asyncio.get_event_loop()
科罗=做一些工作(3)
循环运行直到完成(科罗)
输出：
等待3
等待三秒钟
完成的
程序退出现在改用永远奔跑：
异步定义做一些工作(x):
打印(等待字符串(十))
等待异步睡眠(十)
打印("完成")
loop=asyncio.get_event_loop()
科罗=做一些工作(3)
阿辛西奥。确保未来(coro)
loop.run_forever()
等待3
等待三秒钟
完成的
程序没有退出
三秒钟过后，未来结束，但是程序并不会退出跑吧_永远会一直运行，直到停下来被调用，但是你不能像下面这样调停止：
loop.run_forever()
loop.stop()
永远奔跑不返回，停止永远也不会被调用。所以，只能在协程中调停止：
异步定义do_some_work(循环，x):
打印(等待字符串(十))
等待异步睡眠(十)
打印("完成")
loop.stop()
这样并非没有问题，假如有多个协程在环里运行：
阿辛西奥。assure _ future(do _ some _ work(loop，1))
阿辛西奥。assure _ future(do _ some _ work(loop，3))
loop.run_forever()第二个协程没结束，循环就停止了——被先结束的那个协程给停掉的。
要解决这个问题，可以用聚集把多个协程合并成一个未来，并添加回调，然后在回调里再去停止循环。
异步定义do_some_work(循环，x):
打印(等待字符串(十))
等待异步睡眠(十)
打印("完成")
def done_callback(loop，futu):
loop.stop()
loop=asyncio.get_event_loop()
futus=asyncio。gather(do_some_work(循环，1)，do_some_work(循环，3))
futus。add _ done _ callback(func工具。partial(done _ callback，loop))
loop.run_forever()其实这基本上就是运行直到完成的实现了，运行，直到完成在内部也是调用永远奔跑。
协程的停止：
未来对象有几个状态：
PendingRunningDoneCacelled创建将来的的时候，任务为待定，事件循环调用执行的时候当然就是跑步，调用完毕自然就是搞定了，如果需要停止事件循环，就需要先把工作取消。可以使用阿辛西奥。工作获取事件循环的工作
进口异步
导入时间
now=lambda :time.time()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待：，x)
等待异步睡眠(十)
返回"在{}s后完成"。格式(十)
协程1=做一些工作(1)
协程2=做一些工作(2)
协程3=做一些工作(2)
任务=[
asyncio.ensure _ future(协程1),
asyncio.ensure _ future(协程2),
asyncio.ensure _ future(协程3),
]
开始=现在()
loop=asyncio.get_event_loop()
尝试：
循环。run _ until _ complete(asyncio。等待(任务))
除了键盘中断为e:
打印(阿辛西奥.Task.all_tasks()
对于异步IO中的任务Task.all_tasks().
print(task.cancel())
loop.stop()
loop.run_forever()
最后：
loop.close()
打印( Time:，now()-start)视图代码
启动事件循环之后，马上ctrl c，会触发运行直到完成的执行异常KeyBorardInterrupt。然后通过循环阿辛西奥。工作取消未来。可以看到输出如下：
等待：1
等待：2
等待：2
^C{任务已完成coro=do_some_work()已完成，定义于/app/py _ code/study _ asyn CIO/simple _ ex10。py:13结果=后完成，任务待定coro=do_some_work()正在运行
at/app/py _ code/study _ asyn CIO/simple _ ex10。py:15 wait _ for=未来待定CB=[Task ._wakeup()] cb=[_wait .当地人/usr/local/lib/python 3.5/asyn CIO/tasks处的. com _ on _ completion()。py:428]，任务待定
coro=do_some_work()运行于/app/py _ code/study _ asyn CIO/simple _ ex10 . py:15 wait _ for=Future pending CB=[Task。_wakeup()] cb=[_wait。当地人。_ on _ completion()at/usr/local/lib/python 3.5/asyncio/tasks . py:428]，
Task pending coro=wait()运行在/usr/local/lib/python 3.5/asyncio/tasks . py:361 wait _ for=Future pending CB=[Task。_wakeup()] }
错误的
真实的
真实的
真实的
时间：一分钟。59660.88868688686
True cannel成功了。循环停止后，需要再次打开事件循环，最后关闭，否则会抛出异常。
循环任务，逐个取消是一种方案，但就像上面一样，我们把任务列表封装在主函数里，在主函数外调用事件循环。这个时候main就相当于最外向的任务，你就可以处理包装好的main函数了。
通话(延时功能):
Call_soon()被立即执行(等待队列中的下一个)
Call_later()指定运行时间(执行前多长时间)
Call_at指定运行的时间点。
调用线程安全的线程安全方法
进口异步
导入时间
进口异步
定义回调(sleep_times，loop):
打印(成功时间{} 。format(loop.time()))
loop.stop()
# def stoploop(循环):
# loop.stop()
#稍后打电话，打电话给
if __name__==__main__ :
loop=asyncio.get_event_loop()
now=loop.time()
# loop.call_at(现在是2，回调，2，循环)
# loop.call_at(现在1，回调，1，循环)
loop.call_at(现在3，回调，3，循环)
#提前注册我们的任务，也可以根据返回的句柄取消。
# loop.call_soon(回调，4，循环)
# loop.call_later(3，回调，5，循环)
# loop.call_soon(停止循环，循环)
# loop.call_soon(回调，4，循环)
loop.run_forever()
loop.close()视图代码
闭环？上面的例子都没有调用loop.close，看起来没有问题。你想调整loop.close吗？
简单来说，只要不关闭，循环就可以再次运行。
loop . run _ until _ complete(do _ some _ work(loop，1))
loop . run _ until _ complete(do _ some _ work(loop，3))
Loop.close()但是如果它被关闭，它就不能再运行了：
loop . run _ until _ complete(do _ some _ work(loop，1))
loop.close()
loop . run _ until _ complete(do _ some _ work(loop，3)) #此处异常
建议调用loop.close彻底清理循环对象，防止误用。
和阻塞等待：
Async可用于定义协作对象，await可用于暂停耗时的操作。就像发电机的产量一样，函数放弃了控制。当一个协同学遇到wait时，事件循环将挂起该协同学并执行其他协同学，直到其他协同学被挂起或执行，然后执行下一个协同学。
耗时的操作一般都是IO操作，比如网络请求、文件读取等。我们使用asyncio.sleep函数来模拟io操作。该过程的目的是使这些IO操作异步。
进口异步
导入时间
now=lambda :time.time()
异步定义do_some_work(x):
打印(等待：，x)
# await后面是调用耗时的操作。
等待异步睡眠(x)
返回“在{}s后完成”。格式(x)
开始=现在()
协程=do_some_work(2)
loop=asyncio.get_event_loop()
task=asyncio.ensure _ future(协同例程)
循环运行直到完成(任务)
print(任务返回：，task.result())
Print(Time:，now()-start)处于await asyncio.sleep(x)中，因为它已经在这里休眠了，模拟一个阻塞或耗时的操作，此时它会放弃控制权。即当遇到阻塞调用的函数时，使用await方法放弃对协程的控制，这样循环就可以调用其他协程。
不同线程的事件循环：
很多时候，我们的事件循环是用来注册协程的，有些协程需要动态添加到事件循环中。一个简单的方法是使用多线程。当前线程创建一个事件循环，然后创建一个新线程，在新线程中启动事件循环。当前线程将不会被阻塞。
进口异步
从线程导入线程
导入时间
now=lambda :time.time()
def start_loop(循环):
asyncio.set_event_loop(循环)
loop.run_forever()
def more_work(x):
打印(更多工作{} )。格式(x))
睡眠时间(x)
打印(完成更多工作{} )。格式(x))
开始=现在()
new _ loop=asyncio。新事件循环()
t=线程(target=start_loop，args=(new_loop，)
启动()
打印(时间：{} 。format(time.time() - start))
new _ loop。call _ soon _ threadsafe(more _ work，6)
new _ loop。call _ soon _ threadsafe(more _ work，3)查看代码
启动上述代码之后，当前线程不会被块，新线程中会按照顺序执行call_soon_threadsafe方法注册的更多_工作方法，后者因为时间。睡眠操作是同步阻塞的，因此运行完毕更多_工作需要大致6 3
新线程协程
进口异步
导入时间
从线程导入线程
now=lambda :time.time()
定义开始_循环(循环):
asyncio.set_event_loop(循环)
loop.run_forever()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待{} )。格式(十))
等待异步睡眠(十)
打印(在{}s后完成)。格式(十))
def more_work(x):
打印(更多工作{} )。格式(十))
睡眠时间(十)
打印(完成更多工作{} )。格式(十))
开始=现在()
new _ loop=asyncio。新事件循环()
t=线程(target=start_loop，args=(new_loop，)
启动()
打印(时间：{} 。format(time.time() - start))
阿辛西奥。run _ coroutine _ thread safe(do _ some _ work(6)，new_loop)
阿辛西奥。run _ coroutine _ thread safe(do _ some _ work(4)，new_loop)查看代码
述的例子，主线程中创建一个new_loop，然后在另外的子线程中开启一个无限事件循环。主线程通过运行协程线程安全新注册协程对象。这样就能在子线程中进行事件循环的并发操作，同时主线程又不会被街区。一共执行的时间大概在6s左右。
动态添加协程：
在实战之前，我们要先了解下在异步超正析象管(Image Orthicon)中如何将协程态添加到事件循环中的。这是前提。
如何实现呢，有两种方法：
主线程是同步的
进口异步
导入时间
从线程导入线程
now=lambda :time.time()
定义开始_循环(循环):
# 一个在后台永远运行的事件循环
asyncio.set_event_loop(循环)
loop.run_forever()
def do_some_work(x):
打印(等待{} )。格式(十))
#等待asyncio.sleep(x)
睡眠时间(十)
打印(在{}s后完成)。格式(十))
定义停止循环（循环):
loop.stop()
开始=现在()
new _ loop=asyncio。新事件循环()
# 定义一个线程，并传入一个事件循环对象
t=线程(target=start_loop，args=(new_loop，)
启动()
打印(时间：{} 。format(time.time() - start))
# 动态添加两个协程
# 这种方法，在主线程是同步的
new _ loop。call _ soon _ threadsafe(do _ some _ work，6)
new _ loop。call _ soon _ threadsafe(do _ some _ work，4)
new_loop.call_soon(停止循环，新循环)视图代码
时间：0.002000093460083008
等待6
6s后完成
等待四
4s后完成
进程已结束，退出代码0
主线程是异步的，这是重点，一定要掌握。
进口异步
导入时间
从线程导入线程
now=lambda :time.time()
定义开始_循环(循环):
# 一个在后台永远运行的事件循环
asyncio.set_event_loop(循环)
loop.run_forever()
异步定义做一些工作(x):
打印(等待{} )。格式(十))
等待异步睡眠(十)
打印(在{}s后完成)。格式(十))
定义停止循环（循环):
loop.stop()
开始=现在()
new _ loop=asyncio。新事件循环()
# 定义一个线程，并传入一个事件循环对象
t=线程(target=start_loop，args=(new_loop，)
启动()
# 动态添加两个协程
# 这种方法，在主线程是同步的
阿辛西奥。run _ coroutine _ thread safe(do _ some _ work(6)，new_loop)
阿辛西奥。run _ coroutine _ thread safe(do _ some _ work(4)，new_loop)
打印(时间：{} 。format(time.time() - start))
时间：0.002000093460083008
等待6
等待四
4s后完成
6s后完成
实战：利用存储实现动态添加任务；对于并发任务，通常是用生成消费模型，对队列的处理可以使用类似主工人的方式，主人主要用户获取队列的味精，工人用户处理消息。
为了简单起见，并且协程更适合单线程的方式，我们的主线程用来监听队列，子线程用于处理队列。这里使用存储的队列。主线程中有一个是无限循环，用户消费队列。
导入时间
导入存储
进口异步
从队列导入队列
从线程导入线程
定义开始_循环(循环):
# 一个在后台永远运行的事件循环
asyncio.set_event_loop(循环)
loop.run_forever()
异步定义do_sleep(x，队列):
等待异步睡眠(十)
queue.put(ok )
def get_redis():
connection_pool=redis .连接池（主机=127.0.0.1 ,数据库=0)
返回redis .Redis(连接池=连接池)
定义消费者():
虽然正确：
task=rcon.rpop(队列)
如果不是任务：
时间。睡眠(1)
继续
阿辛西奥。run _ coroutine _ threadsafe(do _ sleep(int(task)，queue)，new_loop)
if __name__==__main__ :
print(time.ctime())
new _ loop=asyncio。新事件循环()
# 定义一个线程，运行一个事件循环对象，用于实时接收新任务
loop _ Thread=Thread(target=start _ loop，args=(new_loop，))
loop_thread.setDaemon(True)
loop_thread.start()
# 创建存储连接
rcon=get_redis()
queue=Queue()
# 子线程：用于消费队列消息，并实时往事件对象容器中添加新任务
消费者线程=线程（目标=消费者)
consumer_thread.setDaemon(True)
消费者线程启动()
虽然正确：
msg=queue.get()
打印(协程运行完.)
打印(当前时间：，time.ctime())查看代码
稍微讲下代码
循环线程：单独的线程，运行着一个事件对象容器，用于实时接收新任务。
消费者线程：单独的线程，实时接收来自使用心得的消息队列，并实时往事件对象容器中添加新任务。
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