原文：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79246632
Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。对 Python 来说，并发还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 的多线程也不能带来真正的并行。
.
一、asyncio的异步
主要来源：Python 的异步 IO：Asyncio 简介
1、定义协程
import asyncio
async def hello1():
print("1, Hello world!")
#r = await asyncio.sleep(1)
print("1, Hello again!")
for i in range(5):
print(i)
async def hello2():
print("2, Hello world!")
#r = await asyncio.sleep(1)
print("2, Hello again!")
for i in range(5,10):
print(i)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
协程于我的理解是跟yield 一致的，协程可以做哪些事。协程可以：
等待一个 future 结束
等待另一个协程（产生一个结果，或引发一个异常）
产生一个结果给正在等它的协程
引发一个异常给正在等它的协程
.
2、运行协程
要让这个协程对象运行的话，有两种方式：
在另一个已经运行的协程中用 await 等待它
通过 ensure_future 函数计划它的执行
简单来说，只有 loop 运行了，协程才可能运行。
async def doSomething():
...
pass
async def other_field():
await doSomething()
...
pass
1
2
3
4
5
6
7
8
9
async: 写在你要指定异步的方法def之前，等同于@asyncio.coroutine
await: 写在调用此方法前，等同于yield from
# 执行
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(hello1())
>>> 1, Hello world!
>>> 1, Hello again!
>>> 0
>>> 1
>>> 2
>>> 3
>>> 4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
.
3、回调函数
回调函数， 执行且按照顺序， 假如协程是一个 IO 的读操作，等它读完数据后，我们希望得到通知，以便下一步数据的处理。这一需求可以通过往 future 添加回调来实现。
def done_callback1(futu): # futu是异步的函数名称
print('Done1')
def done_callback2(futu):
print('Done2')
futu = asyncio.ensure_future(hello1())
futu.add_done_callback(done_callback1)
futu = asyncio.ensure_future(hello2())
futu.add_done_callback(done_callback2)
loop.run_until_complete(futu)
>>> 1, Hello world!
>>> 1, Hello again!
>>> 0
>>> 1
>>> 2
>>> 3
>>> 4
>>> 2, Hello world!
>>> 2, Hello again!
>>> 5
>>> 6
>>> 7
>>> 8
>>> 9
>>> Done1
>>> Done2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
.
4、多个协程共同运行run_until_complete
有以下三种写法：
# 多个协程同步执行
# 第一种写法
loop.run_until_complete(asyncio.gather(hello1(), hello2()))
# 第二种写法
coros = [hello1(), hello2()]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*coros))
# 第三种写法
futus = [asyncio.ensure_future(hello1()),
asyncio.ensure_future(hello2())]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*futus))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
gather 起聚合的作用，把多个 futures 包装成单个 future，因为 loop.run_until_complete 只接受单个 future。
run_until_complete 是一个阻塞（blocking）调用，直到协程运行结束，它才返回。这一点从函数名不难看出。
run_until_complete 的参数是一个 future，但是我们这里传给它的却是协程对象，之所以能这样，是因为它在内部做了检查，通过 ensure_future 函数把协程对象包装（wrap）成了 future。
.
5、一直执行的run_forever
import functools
from retry import retry
from requests.exceptions import ConnectTimeout
async def do_some_work(loop, x):
print('Waiting ' + str(x))
await asyncio.sleep(x)
print ('Done')
def done_callback(loop, futu):
loop.stop()
loop = asyncio.get_event_loop()
futus = asyncio.gather(do_some_work(loop, 1), do_some_work(loop, 3))
futus.add_done_callback(functools.partial(done_callback, loop))
loop.run_forever()
>>> Waiting 3
>>> Waiting 1
>>> Done
>>> Done
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
loop.run_forever()执行之后，会按照顺序执行，完成之后，程序不会关闭，仍然处于开启状态。
来一个例子：
import asyncio
@asyncio.coroutine
def compute(x, y):
print("Compute %s + %s ..." % (x, y))
yield from asyncio.sleep(2.0)
return x + y
@asyncio.coroutine
def print_sum(x, y):
result = yield from compute(x, y)
print("%s + %s = %s" % (x, y, result))
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4), print_sum(5, 6)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
# OUTPUT
Compute 3 + 4 ...
Compute 5 + 6 ...
Compute 1 + 2 ...
# 大约 1 秒以后
3 + 4 = 7
5 + 6 = 11
1 + 2 = 3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
.
二、aiohttp
asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。（廖雪峰）
后续内容主要来源：异步爬虫: async/await 与 aiohttp的使用，以及例子
.
1、基本用法
with aiohttp.Timeout(0.001):
async with aiohttp.get('https://github.com') as r:
await r.text(encoding='windows-1251')
1
2
3
aiohttp中设置了timeout，aiohttp.get请求了github中的内容。
.
2、session获取数据
aiohttp.ClientSession. 首先要建立一个session对象，然后用该session对象去打开网页。session可以进行多项操作，比如post, get, put, head。
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get('https://api.github.com/events') as resp:
print(resp.status)
print(await resp.text())
1
2
3
4
如果要使用post方法，则相应的语句要改成
session.post('http://httpbin.org/post', data=b'data')
1
官方例子：
import aiohttp
import asyncio
import async_timeout
async def fetch(session, url):
with async_timeout.timeout(10):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main(loop):
async with aiohttp.ClientSession(loop=loop) as session:
html = await fetch(session, 'http://python.org')
print(html)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main(loop))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
.
三、asyncio、aiohttp结合案例
1、采集ReadHub案例
此案例来源：如何实现一个自动抓取readhub的脚本
Sanic是一个异步框架，为了更好的发挥它的性能，有些操作最好也要用异步的， 比如这里发起请求就必须要用异步请求框架aiohttp
import aiohttp
async def get_news(size=10):
all_news, readhub_api = [], "https://api.readhub.me/topic"
# # conn = aiohttp.ProxyConnector(proxy="http://127.0.0.1:8087")
async with aiohttp.ClientSession() as client:
headers = {'content-type': 'application/json'}
params = {'pageSize': size}
async with client.get(readhub_api, params=params, headers=headers) as response: # 启动
assert response.status == 200
result = await response.json() # 获取的数据
for value in result.get('data', []): # 稍微整理数据
each_data = {}
each_data['title'] = value.get('title')
each_data['summary'] = value.get('summary')
each_data['news_info'] = value.get('newsArray')
each_data['updated_at'] = value.get('updatedAt')
all_news.append(each_data)
return all_news
async def index_json():
nums = 2
# 获取数据
all_news = await get_news()
return all_news
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
client.get中，可以设置参数params ，以及自定义header头（需以dict的形式），当然也可以设置代理conn 。
在index_json()函数中，可以了解到，如何在另一个协程中使用前面一个协程，可以使用await ，且await 只在async （异步）中才有效。
参考：使用asyncio和aiohttp实现异步IO
.
2、asyncio并发
来源：Python黑魔法 — 异步IO（ asyncio） 协程
并发和并行一直是容易混淆的概念。并发通常指有多个任务需要同时进行，并行则是同一时刻有多个任务执行。
2.1 简单实现并发
asyncio实现并发，就需要多个协程来完成任务，每当有任务阻塞的时候就await，然后其他协程继续工作。创建多个协程的列表，然后将这些协程注册到事件循环中。
import asyncio
import time
now = lambda: time.time()
async def do_some_work(x):
print('Waiting: ', x)
await asyncio.sleep(x)
return 'Done after {}s'.format(x)
start = now()
coroutine1 = do_some_work(1)
coroutine2 = do_some_work(2)
coroutine3 = do_some_work(4)
tasks = [
asyncio.ensure_future(coroutine1),
asyncio.ensure_future(coroutine2),
asyncio.ensure_future(coroutine3)
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
for task in tasks:
print('Task ret: ', task.result())
print('TIME: ', now() - start)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
结果：
Waiting: 1
Waiting: 2
Waiting: 4
Task ret: Done after 1s
Task ret: Done after 2s
Task ret: Done after 4s
TIME: 4.003541946411133
1
2
3
4
5
6
7
总时间为4s左右。4s的阻塞时间，足够前面两个协程执行完毕。如果是同步顺序的任务，那么至少需要7s。此时我们使用了aysncio实现了并发。asyncio.wait(tasks) 也可以使用 asyncio.gather(*tasks) ,前者接受一个task列表，后者接收一堆task。
2.2 协程嵌套
import asyncio
import time
now = lambda: time.time()
async def do_some_work(x):
print('Waiting: ', x)
await asyncio.sleep(x)
return 'Done after {}s'.format(x)
async def main():
coroutine1 = do_some_work(1)
coroutine2 = do_some_work(2)
coroutine3 = do_some_work(4)
tasks = [
asyncio.ensure_future(coroutine1),
asyncio.ensure_future(coroutine2),
asyncio.ensure_future(coroutine3)
]
dones, pendings = await asyncio.wait(tasks)
for task in dones:
print('Task ret: ', task.result())
start = now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
print('TIME: ', now() - start)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
使用async可以定义协程，协程用于耗时的io操作，我们也可以封装更多的io操作过程，这样就实现了嵌套的协程，即一个协程中await了另外一个协程，如此连接起来。
await的返回值就是协程运行的结果
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「悟乙己」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79246632