go语言异步调用 go http异步( 二 )


其中各参数的含义如下 。(1)abi:是指定传入的 abi 文件 。(2)type:是指定输出文件中的基本结构类型 。(3)pkg:指定输出文件 package 名称 。(4)out:指定输出文件名 。执行后,将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件,读者可以打开该文件欣赏一下,注意不要修改它 。
步骤 04:创建 main.go,填入如下代码 。注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址,此地址在步骤 01 中获得 。
步骤 04:设置 go mod , 以便工程自动识别 。
前面有所提及,若要使用 Go 语言调用智能合约 , 需要下载 go-ethereum 工程,可以使用下面 的指令:
该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”,这样还算 不错 。不过,Go 语言自 1.11 版本后,增加了 module 管理工程的模式 。只要设置好了 go mod,下载 依赖工程的事情就不必关心了 。
接下来设置 module 生效和 GOPROXY,命令如下:
在项目工程内,执行初始化,calldemo 可以自定义名称 。
步骤 05:运行代码 。执行代码,将看到下面的效果,以及最终输出的 2020 。
上述输出信息中,可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件,这就是 go mod 的神奇之处 。看到 2020,相信读者也知道运行结果是正确的了 。
协程与异步IO协程go语言异步调用,又称微线程,纤程 。英文名 Coroutine。Python对协程go语言异步调用的支持是通过 generator 实现的 。在generator中,我们不但可以通过for循环来迭代,还可以不断调用 next()函数 获取由 yield 语句返回的下一个值 。但是Python的yield不但可以返回一个值,它还可以接收调用者发出的参数 。yield其实是终端当前的函数 , 返回给调用方 。python3中使用yield来实现range,节省内存,提高性能,懒加载的模式 。
asyncio是Python3.4 版本引入的 标准库  , 直接内置go语言异步调用了对异步IO的支持 。
从Python3.5 开始引入go语言异步调用了新的语法 async 和 await ,用来简化yield的语法:
import asyncio
import threading
async def compute(x, y):
print("Compute %s + %s ..." % (x, y))
print(threading.current_thread().name)
await asyncio.sleep(x + y)
return x + y
async def print_sum(x, y):
result = await compute(x, y)
print("%s + %s = %s" % (x, y, result))
print(threading.current_thread().name)
if __name__ == "__main__":
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
线程是内核进行抢占式的调度的,这样就确保了每个线程都有执行的机会 。而 coroutine 运行在同一个线程中,由语言的运行时中的EventLoop(事件循环) 来进行调度 。和大多数语言一样,在 Python 中,协程的调度是非抢占式的,也就是说一个协程必须主动让出执行机会,其他协程才有机会运行 。
让出执行的关键字就是 await 。也就是说一个协程如果阻塞了,持续不让出 CPU,那么整个线程就卡住了,没有任何并发 。
PS: 作为服务端,event loop最核心的就是IO多路复用技术,所有来自客户端的请求都由IO多路复用函数来处理;作为客户端,event loop的核心在于利用Future对象延迟执行,并使用send函数激发协程,挂起,等待服务端处理完成返回后再调用CallBack函数继续下面的流程
Go语言的协程是 语言本身特性 ,erlang和golang都是采用了CSP(Communicating Sequential Processes)模式(Python中的协程是eventloop模型),但是erlang是基于进程的消息通信,go是基于goroutine和channel的通信 。
Python和Go都引入了消息调度系统模型,来避免锁的影响和进程/线程开销大的问题 。