Python全栈应用开发利器Dash 3.x新版本介绍（3）

技术分享 8个月前 (07-08) 0 999+

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大家好我是费老师，在前两期文章中，我们针对Python生态中强大且灵活的全栈应用开发框架Dash，介绍了其3.x新版本中的部分更新内容🧐：

而今天的文章中，我们将继续介绍Dash3.x新版本中的其他重磅💥新功能，今天要介绍的是新版本中对异步编程的新增支持。

Dash应用开发新增异步编程支持

从3.1.0版本开始，得益于底层依赖的Flask当前对异步编程较为稳定的支持，在Dash中我们可以编写异步函数形式的服务端回调函数。终端执行下面的命令，即可完成额外异步依赖的安装：

pip install dash[async] -U

对于了解Python异步编程的朋友，可以将应用中相关的计算场景轻松改造为异步形式，从而大幅度降低计算耗时，下面我们举例演示：

异步形式的回调函数

针对服务端回调函数场景，为了进行直观对比，我们先来看一个同步写法下的示例应用：

import time import dash import random from dash import html import feffery_antd_components as fac from dash.dependencies import Input, Output from feffery_dash_utils.style_utils import style  app = dash.Dash(__name__)  app.layout = html.Div(     [         fac.AntdSpace(             [                 fac.AntdButton(                     "执行计算",                     id="execute",                     type="primary",                     loadingChildren="计算中",                 ),                 fac.AntdText(id="result"),             ]         )     ],     style=style(padding=50), )   def job():     time.sleep(1)      return random.randint(0, 100)   @app.callback(     Output("result", "children"),     Input("execute", "nClicks"),     running=[[Input("execute", "loading"), True, False]],     prevent_initial_call=True, ) def sync_callback_demo(nClicks):     start = time.time()      # 模拟耗时计算任务过程     results = [job() for _ in range(5)]      return f"本次计算结果：{results}, 计算耗时：{round(time.time() - start, 2)} 秒"   if __name__ == "__main__":     app.run(debug=True)

在对应的回调函数sync_callback_demo()中，我们调用了5次具有一定模拟计算耗时的job()函数，因此每次点击按钮执行计算后，都要耗时约5秒：

而在3.1.0版本之后的Dash中，我们可以使用Python中的异步编程相关写法，编写异步形式的回调函数，与前面同步形式示例做对比，异步形式示例代码如下：

import time import dash import random import asyncio from dash import html import feffery_antd_components as fac from dash.dependencies import Input, Output from feffery_dash_utils.style_utils import style  app = dash.Dash(__name__)  app.layout = html.Div(     [         fac.AntdSpace(             [                 fac.AntdButton(                     "执行计算",                     id="execute",                     type="primary",                     loadingChildren="计算中",                 ),                 fac.AntdText(id="result"),             ]         )     ],     style=style(padding=50), )   async def async_job():     await asyncio.sleep(1)      return random.randint(0, 100)   @app.callback(     Output("result", "children"),     Input("execute", "nClicks"),     running=[[Input("execute", "loading"), True, False]],     prevent_initial_call=True, ) async def async_callback_demo(nClicks):     start = time.time()      # 模拟耗时计算任务过程     coros = [async_job() for _ in range(5)]     results = await asyncio.gather(*coros)      return f"本次计算结果：{results}, 计算耗时：{round(time.time() - start, 2)} 秒"   if __name__ == "__main__":     app.run(debug=True)

因为利用asyncio.gather()进行多个异步函数的整合执行，所以同样的计算操作，耗时得到有效降低，只需要约1秒：