Python asyncio：处理可能无限的列表

我有以下场景：

• Python 3.6+
• 输入数据是从文件中逐行读取的。
• 协程将数据发送到 API（使用aiohttp）并将调用结果保存到 Mongo （使用motor）。所以有很多 IO 发生。

代码是用async / await，并且对于手动执行的单个调用来说效果很好。

我不知道该怎么做是批量使用输入数据。

All asyncio我见过的例子表明asyncio.wait通过发送有限列表作为参数。但我不能简单地向其发送任务列表，因为输入文件可能有数百万行。

我的场景是通过传送带将数据流向消费者。

我还可以做些什么？我希望程序使用它可以聚集的所有资源来处理文件中的数据，但又不会被淹没。

我的场景是通过传送带将数据流向消费者。我还可以做些什么？

您可以创建固定数量的任务，大致相当于传送带的容量，然后将它们从传送带上弹出queue。例如：

async def consumer(queue):
    while True:
        line = await queue.get()
        # connect to API, Mongo, etc.
        ...
        queue.task_done()

async def producer():
    N_TASKS = 10
    loop = asyncio.get_event_loop()
    queue = asyncio.Queue(N_TASKS)
    tasks = [loop.create_task(consume(queue)) for _ in range(N_TASKS)]
    try:
        with open('input') as f:
            for line in f:
                await queue.put(line)
        await queue.join()
    finally:
        for t in tasks:
            t.cancel()

由于与线程不同，任务是轻量级的并且不会占用操作系统资源，因此创建“太多”任务也是可以的。 asyncio 可以顺利处理数千个任务，尽管对于这个任务来说这可能有点过分了——几十个就足够了。