python coroutine测试

目的:实现一个类似于asyn await的用法,来方便的编写callback相关函数

from __future__ import print_functionimport timeimport threading

def asyn_task(callback):    def SleepTask():        time.sleep(1)        callback("world")   # t = threading.Timer(1.0, lambda :callback("world"))    t = threading.Thread(target=SleepTask)    t.start()  # after 30 seconds, "hello, world" will be printed

def main():    asyn_task(lambda s:print(s))    print ("hello")

def main2():    class myCoroutine:        def __init__(self):            self.evt = threading.Event()            self.co=self.myCOroutine()            self.co.next()        def myCOroutine(self):            while 1:                self.evt.clear()                line = (yield)               # print (‘yield:‘ + line)                self.line = line                self.evt.set()

        def await(self):            self.evt.wait()            return self.line

        def send(self, *args):            self.co.send(*args)

    g =  myCoroutine()    asyn_task(lambda s:g.send(s))    print ("hello")    s = g.await()    print (s)

main2()
时间: 2024-08-13 16:11:34

python coroutine测试的相关文章

python生成测试图片

直接代码 1 import cv2.cv as cv 2 saveImagePath = 'E:/ScreenTestImages/' 3 4 colorRed = [0,0,255] 5 colorGreen = [0,255,0] 6 colorBlue = [255,0,0] 7 colorWhite = [255,255,255] 8 colorBlack = [0,0,0] 9 colorAqua = [255,255,0] 10 colorFuchsia = [255,0,255]

python coroutine的学习跟总结[转]

简介 因为最近一段时间需要研究一些openstack相关的东西,在阅读一些相关代码的时候碰到很多python特定的一些特性,比如generator, coroutine以及一些相关的类库,比如eventlet, greenlet.在openstack里引用的第三方类库非常多,这些特性和类库看起来还比较复杂.如果需要对openstack里面某些特性的实现非常熟悉的话,就需要对这些牵涉到的基础的东西有个很好的了解.这里就针对coroutine的特性和它的使用做一个总结. coroutine的定义和使

Jenkins自动化构建python nose测试

简介 通过Jenkins自动化构建python nose测试分两步: 1. 创建节点(节点就是执行自动化测试的机器): 2. 创建任务并绑定节点(用指定的机器来跑我们创建的任务,这里我们选择执行一段脚本). 创建节点 1. 登录jenkins平台,在左侧的节点中随便找一个节点点进去,然后在导航栏点击“nodes”-->点击“创建节点”-->输入“节点名称”-->选择“Permanent Agent”-->点击“OK”: 2. 指定jenkins的工作目录,随便指定-->点击“

Python渗透测试工具合集

Python渗透测试工具合集 如果你热爱漏洞研究.逆向工程或者渗透测试,我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言.它包含大量实用的库和工具, 本文会列举其中部分精华. 网络 Scapy, Scapy3k: 发送,嗅探,分析和伪造网络数据包.可用作交互式包处理程序或单独作为一个库. pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库 libdnet: 低级网络路由,包括端口查看和以太网帧的转发 dpkt: 快速,轻量数据包创建和分析,面向基本的

由 '' in 'abc' return True 引发的思考----Python 成员测试操作

最近遇到判断字典中是否存在空字符串'',这个很好判断,直接用:'' in ['a','b','c'],就可以直接判断出来:但是当我对字符串使用 "in" 方法进行判断的时候,发现:'' in 'abc' 仍然会返回True,对于这个问题,之前一直没有注意到过其中的原理,现在去进行探索总结一下: 首先,查看官方文档:https://docs.python.org/2/reference/expressions.html#not-in 文档在5.9.2中:Membership test o

python环境测试MySQLdb、DBUtil、sqlobject性能

python环境测试MySQLdb.DBUtil.sqlobject性能 首先介绍下MySQLdb.DBUtil.sqlobject: (1)MySQLdb 是用于Python连接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的.除了MySQLdb外,python还可以通过oursql, PyMySQL, myconnpy等模块实现MySQL数据库操作: (2)DBUtil中提供了几种连接池,用以提高数据库的访问性能,例如Poo

接口自动化:Jenkins 自动构建python+nose测试

参考: http://www.cnblogs.com/LanTianYou/p/6559916.html#_label1 http://blog.csdn.net/limm33/article/details/51191263 通过Jenkins自动化构建python nose测试分两步: 1. 创建节点(节点就是执行自动化测试的机器): 2. 创建任务并绑定节点(用指定的机器来跑我们创建的任务,这里我们选择执行一段脚本) 1,创建节点: jenkins->系统管理->管理节点->新增节

玩转python之测试一个对象是否是类字符串

提到类型测试,我首先想到python中“鸭子类型”的特点,所谓鸭子类型,即如果它走路像鸭子,叫声也像鸭子, 那么对于我们的应用而言,就可以认为它是鸭子了!这一切都是为了功能复用. 我们总是需要测试一个对象,尤其是当写一个函数或者方法时,经常需要测试传入的参数是否是一个字符串: 下面这个方法利用了内建的isinstance和basestring来简单快速检查某个对象是否是字符串或者Unicode对象: def is_string(anobj): return isinstance(anobj, b

老司机带你用vagrant打造一站式python开发测试环境

前言 作为一个学习和使用Python的老司机,好像应该经常总结一点东西的,让新司机尽快上路,少走弯路,然后大家一起愉快的玩耍. 今天,咱们就使用vagrant配合xshell打造一站式Python开发测试环境. 目的 让你在Windows下,也能愉快的使用Linux环境调试Python. 适用人群:Python新手和希望在Windows下使用Linux环境调试Python的小伙伴们. 难度:super easy 最终效果:只用一个xshell终端(其他类似的都可以),启动ubuntu虚拟机,py