如何重寫一個異步NDB方法，寫自己的tasklet

Question

我試圖把握與NDB介紹異步操作，我想用@ndb.tasklet到異步我的一些工作。

的簡單的例子就是在重寫get_or_insert_async

被string_id代這是一個正確的方式來的東西呢？這裏可以改進什麼？

@classmethod 
@ndb.tasklet 
def get_or_insert_async(cls, *args): 
    id = cls.make_string_id(*args) 
    model = yield super(MyModel, cls).get_or_insert_async(id) 
    raise ndb.Return(model) 

另一個例子會在扇形的循環中做某事。它是否正確？

@classmethod 
@ndb.tasklet 
def do_stuff(cls, some_collection): 

    @ndb.tasklet 
    def internal_tasklet(data): 
     do_some_long_taking_stuff(data) 
     id = make_stuff_needed_for_id(data) 
     model = yield cls.get_or_insert_async(id) 
     model.long_processing(data) 
     yield model.put_async() 
     raise ndb.Return(None) 

    for data in some_collection: 
     # will it parallelise internal_tasklet execution? 
     yield internal_tasklet(data) 

    raise ndb.Return(None) 

編輯：

如所理解的整個概念，yields在這裏提供一個Future對象其然後在平行（如果可能）收集並執行異步。我對麼？

尼克的提示後，（是你的意思？）：

@classmethod 
@ndb.tasklet 
def do_stuff(cls, some_collection): 

    @ndb.tasklet 
    def internal_tasklet(data): 
     do_some_long_taking_stuff(data) 
     id = make_stuff_needed_for_id(data) 
     model = yield cls.get_or_insert_async(id) 
     model.long_processing(data) 
     raise ndb.Return(model)    # change here 

    models = [] 
    for data in some_collection: 
     # will it parallelise internal_tasklet execution? 
     m = yield internal_tasklet(data)  # change here 
     models.appedn(m)      # change here 

    keys = yield ndb.put_multi_async(models) # change here 
    raise ndb.Return(keys)      # change here 

編輯：

新修訂版本...

@classmethod 
@ndb.tasklet 
def do_stuff(cls, some_collection): 

    @ndb.tasklet 
    def internal_tasklet(data): 
     do_some_long_taking_stuff(data) 
     id = make_stuff_needed_for_id(data) 
     model = yield cls.get_or_insert_async(id) 
     model.long_processing(data) 
     raise ndb.Return(model)     

    futures = [] 
    for data in some_collection: 
     # tasklets won't run in parallel but while 
     # one is waiting on a yield (and RPC underneath) 
     # the other will advance it's execution 
     # up to a next yield or return 
     fut = internal_tasklet(data))   # change here 
     futures.append(fut)     # change here 

    Future.wait_all(futures)     # change here 

    models = [fut.get_result() for fut in futures] 
    keys = yield ndb.put_multi_async(models) # change here 
    raise ndb.Return(keys)      # change here 

Answer 1

你並不需要使用微進程，如果所有你想要做的就是調用異步的東西用不同的參數 - 只返回被包裝的函數的返回值，就像這樣：

def get_or_insert_async(cls, *args): 
    id = cls.make_string_id(*args) 
    return super(MyModel, cls).get_or_insert_async(id) 

我是持謹慎態度的原因很多，但：你改變的意義內置的功能，這通常是一個壞主意，你改變了簽名（位置參數，但沒有關鍵字參數） ，而且您不會將其他參數傳遞給原始函數。

對於你的第二個例子中，產生的東西一次一個將迫使NDB等待他們完成 - 「成品率」與「等待」的代名詞。相反，對集合中的每個元素執行tasklet函數，然後同時等待所有元素（通過調用列表中的yield）。