Lua 异步等待库——Lua Async Await
在大约90行代码中,Lua Async Await 提供了一个强大的解决方案,使你的 Lua 代码可以优雅地处理异步操作。最初是为 Neovim 设计的,充分利用了与 Node.js 共享的 libuv 事件循环,但这个库适用于任何 Lua 环境。
特别致谢
感谢 svermeulen 解决了无法返回函数的问题(见 issue #2)。
预览功能
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 async 和 await:
local a = require "async"
local do_thing = a.sync(function (val)
local o = a.wait(async_func())
return o + val
end)
local main = a.sync(function ()
local thing = a.wait(do_thing()) -- 可组合!
local x = a.wait(async_func())
local y, z = a.wait_all{async_func(), async_func()}
end)
main()
Luv 与 Libuv
Neovim 使用 libuv 进行异步处理,它也是 NodeJS 的核心部分。通过 luv 库,我们可以访问 libuv 在 Lua 中的各种 API,这些 API 形式上类似于 NodeJS,例如 (param1, param2, callback)。
我们的目标是避免回调地狱。
协程概述
了解协程的概念和 Lua 中的实现方式是必要的。建议阅读关于 Lua 协程 的前 500 字,以及 MDN 上关于 JavaScript 生成器 的教程,虽然语言不同,但理念相似。
同步协程
在深入研究异步版本之前,我们先来看看同步协程的工作原理。在 Lua 代码中,coroutine 是一个命名空间而不是协程本身,我们遵循《Lua 书》中的约定,用 thread 表示协程。
local co = coroutine
local thread = co.create(function ()
local x, y, z = co.yield(something)
return 12
end)
local cont, ret = co.resume(thread, x, y, z)
从同步到异步
现在,我们将创建一个能处理异步操作的协程。首先,我们需要了解 Thunk 概念,它是将 (arg, callback) -> void 转换为 arg -> (callback -> void) -> void 的函数。
结合 Thunk 和协程,我们就可以创建出一种机制,让协程在准备好时接收并处理值,这就是 async await 的基本思想。
推荐理由
- 简洁高效:仅需90行代码即可实现异步编程模型。
- 广泛适用:不仅限于 Neovim,可用于所有 Lua 环境。
- 可组合性:利用
wait和wait_all函数,可以轻松组合多个异步任务。 - 易用性:提供
sync和await包装器,隐藏底层复杂性,使得异步编程更加直观。
对于需要处理异步操作的 Lua 开发者来说,Lua AsyncAwait 是一个值得尝试的优秀库。立即安装并体验在你的项目中使用 async 和 await 带来的便利吧!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00