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python - 如何集成 Python mido 和 asyncio？

问题描述

我有一个通过 MIDI 进行文件 I/O 的设备。我有一个使用 Mido 下载文件的脚本，但它是一堆全局变量。我想整理它以正确使用 asyncio 但我不确定如何集成 mido 回调。我认为文档说我应该使用 Future 对象，但我不确定 mido 回调函数如何获取该对象。

标签： pythonpython-asynciomido

解决方案

mido提供了一个基于回调的API，它将从不同的线程调用回调。您的回调实现可以通过调用与 asyncio 进行通信loop.call_soon_threadsafe。请注意，您将无法仅设置 a 的值，Future因为回调将被多次调用，而 future 只能设置一次 - 它用于一次性计算。

多次调用回调的常见模式是将事件推送到 asyncio队列并在 asyncio 代码中从中弹出内容。通过将队列公开为异步迭代器，这可以变得更加方便。此功能使该过程自动化：

def make_stream():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    queue = asyncio.Queue()
    def callback(message):
        loop.call_soon_threadsafe(queue.put_nowait, message)
    async def stream():
        while True:
            yield await queue.get()
    return callback, stream()

make_stream返回两个对象：

  • 一个回调，您可以将其传递给mido.open_input()
  • 一个流，您可以对其进行迭代async for以获取新消息

每当 mido 在其后台线程中调用回调时，您async for在流上迭代的 asyncio 循环将唤醒一个新项目。实际上，make_stream将线程回调转换为异步迭代器。例如（未经测试）：

async def print_messages():
    # create a callback/stream pair and pass callback to mido
    cb, stream = make_stream()
    mido.open_input(callback=cb)

    # print messages as they come just by reading from stream
    async for message in stream:
        print(message)

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