python的asyncio 中如何中途停止asyncio.sleep(1000)

在Python的`asyncio`库中，如果你想要中途取消正在运行的`asyncio.sleep(1000)`任务，你可以使用`Task`对象的`cancel()`方法配合`wait_for()`函数。首先，你需要创建一个`Task`实例： ```python import asyncio async def long_sleep(): await asyncio.sleep(1000) task = asyncio.create_task(long_sleep()) ``` 然后，你可以通过检查任务的状态并调用`cancel()`来尝试中断它： ```python try: await task except asyncio.CancelledError: print("Task was cancelled.") ``` 如果在`await task`之前取消了任务，`CancelledError`会被抛出，你可以捕获这个异常来处理中断的情况。注意，不是所有的异步操作都能立即停止，比如网络请求通常无法被轻易取消。另外，`sleep()`函数本身不会引发`CancelledError`，除非你在等待过程中手动调用了`task.cancel()`。

# -- coding:utf-8 -- import os import pandas as pd import asyncio import sys from datetime import datetime import uvloop from volcenginesdkarkruntime import AsyncArk # 读取CSV check_wfy = pd.read_csv('/data3/users/duant/2025-3-19/have.csv') output_path = '/data3/users/zhuominli/语言模型探索/推理任务/wfy' # 读取提示文件 with open('/data3/users/zhuominli/语言模型探索/推理任务/prompt.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: prompt = f.read() async def worker(worker_id, task_num, conditions, results): client = AsyncArk() print(f"Worker {worker_id} is starting.") for i in range(task_num): if i >= len(conditions): break print(f"Worker {worker_id} task {i} is running.") try: completion = await client.batch_chat.completions.create( model="ep-bi-20250319172923-vzttd", messages=[ {"role": "system", "content": prompt}, {"role": "user", "content": str(conditions[i])}, ], temperature = 0.6 ) results[i] = completion.choices[0].message.content except Exception as e: print(f"Worker {worker_id} task {i} failed with error: {e}") else: print(f"Worker {worker_id} task {i} is completed.") # Display progress print(f"Worker {worker_id} progress: {i+1}/{task_num} tasks completed.") print(f"Worker {worker_id} is completed.") async def main(): start = datetime.now() # 核心参数配置 CONCURRENT_LIMIT = 1000 # 并发请求数 BATCH_SIZE = 5000 # 每批处理量 MAX_RETRIES = 3 # 最大重试次数 TIMEOUT = 30 # 单请求超时(秒) # 初始化共享客户端 client = AsyncArk() # 分批次处理 conditions = check_wfy['EXAM_FINDING'].tolist() total_batches = (len(conditions) + BATCH_SIZE - 1) // BATCH_SIZE for batch_idx in range(0, len(conditions), BATCH_SIZE): batch_cond = conditions[batch_idx:batch_idx+BATCH_SIZE] results = [None] * len(batch_cond) semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENT_LIMIT) async def process_item(i): async with semaphore: for retry in range(MAX_RETRIES): try: completion = await client.batch_chat.completions.create( model="ep-bi-20250319172923-vzttd", messages=[ {"role": "system", "content": prompt}, {"role": "user", "content": str(batch_cond[i])}, ], temperature = 0.6 # Removed the request_timeout parameter that was causing the error ) results[i] = completion.choices[0].message.content return except Exception as e: if retry == MAX_RETRIES-1: results[i] = f"Failed after {MAX_RETRIES} retries: {str(e)}" await asyncio.sleep(2 ** retry) tasks = [process_item(i) for i in range(len(batch_cond))] await asyncio.gather(*tasks) # 实时保存批次结果 output_file = os.path.join(output_path, 'results.csv') pd.DataFrame({'condition': batch_cond, 'ds_v3': results})\ .to_csv(output_file, mode='a', header=not os.path.exists(output_file)) # Display batch progress print(f"Batch {batch_idx // BATCH_SIZE + 1}/{total_batches} completed.") print(f"Total time: {datetime.now() - start}") if name == "main": if sys.version_info >= (3, 11): with asyncio.Runner(loop_factory=uvloop.new_event_loop) as runner: runner.run(main()) else: uvloop.install() asyncio.run(main()) # 20767

<think>嗯，我现在需要分析用户提供的这段Python代码，理解它的功能、结构以及可能的优化点。首先，用户的问题是关于这段代码的介绍，所以我要逐步拆解各部分的作用。首先，代码开头有一个注释指定了编码格式：# -*- coding:utf-8 -*-。这是为了确保Python解释器能正确读取文件中的UTF-8字符，尤其是在有中文或其他非ASCII字符时。不过，在Python 3中，默认已经是UTF-8，所以可能不是必需的，但保留下来也没问题。接下来是导入的库：os、pandas、asyncio、sys、datetime、uvloop，以及volcenginesdkarkruntime中的AsyncArk。这些库的作用可能分别是处理文件路径（os）、读取和处理CSV数据（pandas）、异步编程（asyncio）、系统相关操作（sys）、时间处理（datetime）、提升异步性能的uvloop，以及火山引擎的异步ARK SDK。然后，代码读取了一个CSV文件到check_wfy变量，指定了输出路径output_path。接着读取prompt.txt的内容作为prompt变量，这可能是用于后续调用模型时的系统提示。接下来定义了一个异步的worker函数，它接收worker_id、task_num、conditions和results。函数内创建了AsyncArk的客户端，然后循环处理任务。每个任务通过调用batch_chat.completions.create方法生成completion，并将结果存入results数组。这里用了try-except来捕获异常，并记录错误信息。完成后打印进度。然后是main函数，使用async定义。main中设置了并发参数：CONCURRENT_LIMIT为1000，BATCH_SIZE为5000，MAX_RETRIES为3，TIMEOUT为30。接着初始化客户端，分批次处理conditions（来自CSV的EXAM_FINDING列）。每个批次中，创建信号量semaphore来控制并发数，定义process_item异步函数处理每个条目，进行重试逻辑，并将结果保存到results。之后，用asyncio.gather并发运行所有任务。每批处理完后，结果被保存到CSV文件，追加模式，避免覆盖之前的数据。最后，在if __name__ == "__main__"部分，根据Python版本选择不同的方式运行异步主函数。3.11及以上版本使用asyncio.Runner并配合uvloop的事件循环，否则安装uvloop后直接运行main。接下来，我需要思考这段代码可能存在的问题或优化点。比如： 1. 并发控制：CONCURRENT_LIMIT设置为1000可能过高，实际中服务器或API可能有并发限制，需要调整。 2. 错误处理：虽然捕获了异常并重试，但失败后的results[i]记录错误信息，后续处理可能需要区分成功和失败的情况。 3. 资源消耗：同时发起大量异步请求可能导致内存或网络瓶颈，尤其是在BATCH_SIZE为5000时。 4. 进度提示：打印日志可能会影响性能，尤其是在高并发时。 5. 结果保存：每次批次处理完后追加写入CSV，但如果程序中途中断，可能导致数据丢失或不完整。可以考虑更频繁的保存或使用临时文件。 6. 变量作用域：在main函数的循环中，batch_cond和results在每次循环迭代中被重新定义，这没问题。 7. 使用uvloop是否正确：代码中在Python 3.11以上使用了uvloop的新事件循环方式，否则安装uvloop，这应该能提升异步性能。 8. 参数传递：比如temperature设置为0.6，可能影响模型输出的随机性，但这是用户设定，可能无需调整。 9. 超时处理：虽然设置了TIMEOUT变量，但代码中没有实际使用，可能需要在API调用中添加超时参数，比如在completions.create中加入timeout=TIMEOUT，否则当前代码可能没有应用超时控制。 10. 信号量的使用：在process_item中使用semaphore来控制并发，但CONCURRENT_LIMIT是1000，可能同时有1000个请求在运行，需要确保后端能处理这么高的并发。 11. 结果保存方式：使用pandas将每个批次的结果追加到CSV，如果结果很大，可能会影响I/O性能，可以考虑其他格式如Parquet或分文件保存。 12. 版本兼容性：代码处理了Python 3.11及以上和以下的情况，确保uvloop的正确使用，这很好。另外，用户可能希望了解代码的整体工作流程：读取数据，异步并发调用模型API，处理并保存结果。每个批次处理大量数据，通过高并发提升效率。代码结构清晰，分批次和并发控制合理，但需注意潜在的性能和错误处理问题。总结来说，代码的主要功能是批量处理CSV中的每个条件，通过异步请求调用火山引擎的ARK模型，生成结果并保存。优化点可能包括调整并发数、完善超时处理、优化结果保存策略等。</think>以下是对该Python代码的逐步分析： ### 一、代码功能概述这是一个基于火山引擎ARK模型的批量推理任务处理程序，主要实现： 1. 读取包含医疗检查结果(EXAM_FINDING)的CSV文件 2. 使用异步并发技术批量调用AI模型接口 3. 将推理结果实时追加保存到CSV文件 ### 二、核心组件解析 #### 1. 环境配置 ```python # -*- coding:utf-8 -*- # 确保中文编码兼容 import uvloop # 替代默认事件循环，提升异步性能 asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy()) # 仅3.11+需要显式设置 ``` #### 2. 数据加载 ```python check_wfy = pd.read_csv(...) # 加载包含待推理数据的CSV conditions = check_wfy['EXAM_FINDING'].tolist() # 提取目标字段 ``` #### 3. 异步引擎 ```python AsyncArk() # 火山引擎的异步SDK客户端 batch_chat.completions.create() # 批量推理接口调用 ``` #### 4. 并发控制 ```python CONCURRENT_LIMIT = 1000 # 最大并发请求数 BATCH_SIZE = 5000 # 每批处理量 Semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENT_LIMIT) # 信号量控制并发 ``` ### 三、执行流程 1. 初始化配置 2. 分批次读取数据(每批5000条) 3. 创建异步信号量控制并发(最大1000请求) 4. 每个请求进行最多3次重试 5. 实时追加保存结果 6. 显示批次进度 ### 四、关键优化点 | 优化维度 | 实现方式 | 效果评估 | |-----------------|-----------------------------------|------------------------------| | 异步框架 | uvloop替代默认事件循环 | 提升30%-50%的异步吞吐量 | | 内存管理 | 分批次处理(5000条/批) | 避免单次加载过大数据集 | | 失败重试 | 指数退避重试机制 | 提高网络不稳定时的成功率 | | 结果持久化 | 批次完成立即追加写入 | 确保中断时可续处理 | ### 五、潜在改进建议 1. **动态批次调节**：根据接口响应时间自动调整BATCH_SIZE 2. **结果校验**：添加正则验证确保输出格式合规 3. **资源监控**：添加内存/CPU使用率监控防止过载 4. **超时熔断**：在`process_item`中实现超时中断 ```python try: await asyncio.wait_for(completion, TIMEOUT) except asyncio.TimeoutError: # 记录超时状态 ``` 该代码展示了高效的异步批量处理实现，通过合理的并发控制和错误处理机制，能够胜任大规模推理任务处理需求。

python试题面试

### Python 面试常见问题及答案 #### 私有属性的实现方式在Python中，私有属性可通过在属性名前加双下划线`__`定义。这并非绝对防止外界访问该成员变量，而是通过名称改写的机制达到一定隐蔽效果，在命名上表达此属性不应被外部直接调用[^1]。 ```python class MyClass: def __init__(self): self.__private_attr = 1 obj = MyClass() # 尝试直接访问会引发AttributeError异常 # print(obj.__private_attr) ``` #### 协程的概念及其创建方法协程提供了一种更轻便的异步编程手段，支持函数中途暂停并能恢复执行。利用`asyncio`库可方便地构建协程序结构，其中关键字`await`用于等待另一个协程完成而不会阻塞整个事件循环[^2]。 ```python import asyncio async def my_coroutine(): print('协程启动') await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时操作 print('协程终止') asyncio.run(my_coroutine()) ``` #### 多态性的体现形式多态让不同种类的对象能够针对相同的消息给出各异反应，通常借助于面向对象中的继承特性与方法覆盖达成目的。下面例子展示了基类和派生类各自实现了同名的方法以适应特定行为需求[^3]。 ```python class Animal: def make_sound(self): raise NotImplementedError() class Dog(Animal): def make_sound(self): return "汪汪" class Cat(Animal): def make_sound(self): return "喵呜" def animal_sound(animal): print(animal.make_sound()) dog = Dog() cat = Cat() animal_sound(dog) # 输出: 汪汪 animal_sound(cat) # 输出: 喵呜 ```

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