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  • Python异步编程_asyncio

    1.协程

    协程不是计算机提供的,它是程序员创造的。

    协程-Co_routine,也可以称之为微线程,是一种用户态内的上下文切换技术,简而言之,其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行。

    实现协程的几种方法:

    • greenlet,早期模块

    • yield关键字

    • asyncio装饰器(python3.4及其之后)

    • async、await关键字(python3.5及其之后)【推荐】

    1.1 greenlet实现协程

    pip3 install greenlet
    
    from greenlet import greenlet
    
    def func1():
        print(1)		# step1: output 1
        gr2.switch()	# step3: switch to function func2
        print(2)		# step6: output 2
        gr2.switch()	# step7: 切换到func2函数,从上一次执行的位置继续向后执行
        
    def func2():
        print(3)		# step4: output 3
        gr1.switch()	# step3: 切换到func1函数,从上一次执行的位置继续向后执行 
        print(4)		# step6: output 4
    
    gr1 = greenlet(func1)
    gr2 = greenlet(func2)
    
    gr1.switch()	# step1: 去执行func1函数
    

    1.2 yield关键字

    def func1():
        yield 1
        yield from func2()
        yield 2
    
    def func2():
        yield 3
        yield 4
    
    f1 = func1()
    for item in f1:
        print(item)
    

    1.3 asyncio

    在python3.4及其之后的版本支持

    import asyncio
    
    @asyncio.corountine
    def func1():
        print(1)
        yield from asyncio.sleep(2)	# 遇到io耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务
        print(2)
    
    @asyncio.corountine
    def func2():
        print(3)
        yield from asyncio.sleep(2)	# 遇到io耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务
        print(4)
    
    tasks = [
        asyncio.ensure_future(func1()),
        asyncio.ensure_future(func2())
    ]
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    

    注意:遇到io阻塞的时候会自动切换,此时线程并没有闲着,一直在执行任务。

    1.4 async & await 关键字

    在python3.5及其以后版本

    import asyncio
    
    async def func1():
        print(1)
        await asyncio.sleep(2)	# 遇到io耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务
        print(2)
    
    
    async def func2():
        print(3)
        await asyncio.sleep(2)	# 遇到io耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务
        print(4)
    
    tasks = [
        asyncio.ensure_future(func1()),
        asyncio.ensure_future(func2())
    ]
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    

    2.协程的意义

    充分的利用线程,不让线程出现阻塞从而浪费硬件资源,同时耗费更少的时间去完成任务。

    3.异步编程

    3.1 事件循环

    一个死循环,去检测并执行某些代码7

    # 伪代码:
    任务列表 = [任务1, 任务2, 任务3, ...]
    while True:
        可执行的任务列表, 已完成的任务列表 = 去任务列表中检查所有的任务,将‘可执行’和‘已完成’的任务返回
        for 就绪任务 in 可执行任务列表:
            执行已就绪的任务
    	for 已完成的任务 in 已完成的任务列表:
            在任务列表中移除 已完成任务
    	如果 任务列表中的任务都已完成,则终止循环
    
    import asyncio
    # 去生成或获取一个时间循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 将任务放到'任务列表'
    loop.run_until_complete(任务)
    

    3.2 快速上手

    首先了解2个定义:

    协程函数——定义函数的时候async def 函数名

    协程对象——执行协程函数()得到的协程对象

    import asyncio
    
    async def func():
        pass
    res = func()
    # 注意,执行协程函数创建协程对象,函数内部代码不执行,只是生成了一个协程对象res
    # 如果想要运行协程函数的内部代码,则需要将协程对象res交给事件循环来处理
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(res)
    # asyncio.run(res)	# python3.7及其以上版本(可以使用1行代替上面2行代码)
    

    3.3 await

    await + 可等待对象(协程对象、Future对象、Task对象)

    示例1:

    import asyncio
    
    asyncio def func():
        print("来玩呀!")
    	response = await asyncio.sleep(2)
        print("结束", response)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(func())
    

    示例2:

    import asyncio
    
    async def others():
        print("start")
    	await asyncio.sleep(2)
        print("end")
        return("others 返回值")
    
    async def func():
        print("协程函数func内部代码开始执行")
        # 遇到io操作挂起当前协程(任务),等io操作完成之后再继续往下执行,当前协程挂起时,事件循环可以去执行其他协程(任务)。
        response = await others()
        print("io 请求结束,结果为:", response)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(func())
    

    await就是等待对象的值(协程对象对应的函数执行完毕后的返回值)得到之后再继续往下走

    3.4 Task对象

    在事件中添加多个任务

    Task用于并发调度协程,通过asyncio.create_task(协程对象)得法方式创建Task对象,这样就可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。除使用asyncio.create_task()函数以外,还可以用低层级的loop.create_task()asyncio.ensure_future()函数。不建议手动实例化Task对象。

    注意:asyncio.create_task()函数在python3.7中被加入,所以在python3.7之前,可以改用低层级的asyncio.ensure_task()函数。

    示例 1:

    3.5 Future对象

    Task继承Future,Task对象内部await结果的处理是基于Future对象来处理的,它是一种底层的应用,一般不会使用Future而是直接使用Task

    import asyncio
    
    async def set_after(fut):
        await asyncio.sleep(2)
        fut.set_result("666")
    
    async def main():
        # 获取当前 事件循环
        loop = asyncio._get_running_loop()  # python3,7以下
        # loop = asyncio.get_running_loop()  # python3,7及其以上
        # 创建一个任务(Future obj),没绑定任何行为,则这个任务会夯住
        fut = loop.create_future()
        # 创建一个任务(Task obj),绑定了set_after函数,函数内部在2s之后,会给fut的结果赋值。手动设置了fut任务的最终结果,那么fut得到了结果就会结束阻塞,继续执行下一段代码。
        await loop.create_task(set_after(fut))
        # 等待Future obj 获取最终结果,否则会一直阻塞下去
        data = await fut
        print(data)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    

    3.5.1 扩展:concurrent.futures.Future对象

    使用线程池、进程池实现异步操作的时候用到的对象

    以后写代码可能会存在的交叉时间,例如:crm项目80%都是基于协程异步编程 + 某些模块(不支持)的时候,那么我们就可以使用进程池或者线程池来做到该某块的异步编程

    def func1():
        # 某个耗时操作
        time.sleep(1)
        return "func1"
    
    
    async def main():
        loop = asyncio._get_running_loop()
        # loop = asyncio.get_running_loop()  # >=python3.7 required
        # 1. run in the default loop's executor (默认ThreadPoolExecutor)
        # 第一步:内部会先调用ThreadPoolExecutor的submit方法去线程池中申请一个线程去执行func1函数,
        # 并返回一个concurrent.futures.Future对象
        # 第二步:调用asyncio.wrap_future将concurrent.futures.Future对象包装成asyncio.Future对象。
        # 因为concurrent.futures.Future对象不支持await语法,所以需要包装为asyncio.Future对象才能使用。
        fut = loop.run_in_executor(None, func1)
        res = await fut
        print("default thread pool =>", res)
        
    """"
        # 2. run in a custom thread pool:
        with futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
            res = await loop.run_in_executor(pool, func1)
            print("custom thread pool =>", res)
        
        # 3 run in a custom process pool:
        with futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
            res = await loop.run_in_executor(pool, func1)
            print("custom process pool =>", res)
    """
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    # asyncio.run(main())  # >=python3.7 required
    

    在使用新的框架时候,有些模块更新的比较慢,当他不支持asyncio时候就可以使用线程池来实现该模块的异步编程

    案例:asyncio + 不支持异步的模块
    import asyncio
    import requests
    
    async def get_image(url):
        # 发送网络请求,下载图片(遇到网络下载io请求,自动化切换到其他下载任务)
        print("开始下载图片[%s]" % url)
    
        loop = asyncio.get_event_loop()
        # requests模块默认不支持异步操作,所以就使用线程池来配合实现异步下载:
        future = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)
    
        response = await future
        print("下载完成")
        # 图片保存到本地
        file_name = url.rsplit("/")[-1]
        with open(file_name, 'wb') as f:
            f.write(response.content)
    
    if __name__ == '__main__':
        url_list = [
            'https://image11.m1905.cn/uploadfile/2019/0128/20190128095016853342.jpg',
            'https://image11.m1905.cn/uploadfile/2019/0114/20190114103749971987.jpg',
            'https://image11.m1905.cn/uploadfile/2018/1224/20181224014901948964.jpg',
            'https://image11.m1905.cn/uploadfile/2018/0921/20180921031119509766.jpg',
            'https://image11.m1905.cn/uploadfile/2018/1116/20181116095705863204.jpg'
        ]
        tasks = [get_image(url) for url in url_list]
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    

    3.6 异步迭代器

    什么是异步迭代器

    实现了__aiter____anext__方法的对象。__anext__必须返回一个awaitable对象。async for会处理异步迭代器的__anext__方法所返回的可等待对象,知道其引发一个StopAsyncIteration异常。由PEP 492引入。

    什么是异步可迭代对象

    可在async for语句中被使用的对象。必须通过它的__aiter__方法返回一个asynchronous iterator。由PEP 492引入。

    import asyncio
    
    class Reader(object):
        """自定义异步迭代器(也是异步可迭代对象)"""
        def __init__(self):
            self.count = 0
    
        async def readline(self):
            self.count += 1
            if self.count == 100:
                return None
            return self.count
    
        def __aiter__(self):
            return self
    
        async def __anext__(self):
            val = await self.readline()
            if not val:
                raise StopAsyncIteration
            return val
    
    async def main():  # 注意:async for不能单独使用,必须嵌套在协程函数中使用
        obj = Reader()
        async for item in obj:  # 注意for循环内部实现机制
            print(item)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    

    .7 异步上下文管理器

    此种对象通过定义__aenter__()__aexit__()方法来对async with语句中的环境进行控制,由PEP492引入。

    import asyncio
    
    class AsyncHandleMysql:
        def __init__(self):
            self.conn = None
    
        async def do_something(self):
            # 这里可以异步操作数据库
            return 666
        
        async def __aenter__(self):
            # 这里可以异步连接数据库
            self.conn = await asyncio.sleep(2)
            return self
    
        async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
            # 操作完数据库之后异步关闭数据库
            await asyncio.sleep(1)
    
    async def main():
        async with AsyncHandleMysql() as f:  # __aenter__返回什么等于f
            res = await f.do_something()
            print(res)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    

    4.uvloop

    asyncio的事件循环的替代方案,它的事件循环效率是高出python自带的事件循环效率不少。

    使用方法:

    安装:pip install uvloop

    使用:

    import asyncio
    import uvloop
    asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())  # 将loop替换成uvloop
    # 然后下面的的编写asyncio代码不变就可以了
    # 内部事件循环会自动变成uvloop
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(...)
    # asyncio.run(...)
    

    引申:在Django3.0或者FastApi框架中使用了asgi,而asgi之所以快是使用了uvicorn,其实uvicorn底层就是使用的uvloop作为事件循环

    5.实战案例

    5.1 异步操作redis => aioredis

    首先,redis要实现异步操作需要安装模块:pip install aioredis

    然后具体使用示例如下:

    import asyncio
    import aioredis
    
    async def execute(host, pwd):
        print("开始执行", host)
    
        # 网络io操作,先去连接 171.113.244.53:6379,遇到io则自动切换任务,
        # 去连接171.113.244.54:6379
        redis = await aioredis.create_redis_pool(host, password=pwd)
        
        # 网络io操作,遇到io会自动切换任务
        await redis.hmset_dict("car", key1="BMW", key2="BenZ")
        
        # 网络io操作,遇到io会自动切换任务
        result = await redis.hgetall("car", encoding="utf-8")
        print(result)
        
        redis.close()
        # 网络io操作,遇到io自动切换任务
        await redis.wait_closed()
        
        print("结束", host)
        
    task_list = [
        execute('redis://171.113.244.53:6379', '12345'),
        execute('redis://171.113.244.54:6379', '67890')
    ]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))
    

    5.2 异步操作MySQL => aiomysql

    首先,MySQL要实现异步操作需要安装模块:pip install aiomysql

    然后具体使用示例如下:

    import asyncio
    import aiomysql
    
    async def execute(host, password):
        print("开始", host)
        conn = await aiomysql.connect(
            host=host,
            port=3306,
            user='root',
            password=password,
            db='asyncio_db'
        )
        cur = await conn.cursor()
        await cur.execute("select * from user")
        result = await cur.fetchall()
        print(result)
        
        await cur.close()
        conn.close()
        print("结束", host)
        
    task_list = [
        execute('171.113.244.53', '12345'),
        execute('171.113.244.54', '12345')
    ]
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))
    

    5.3 FastAPI框架 异步编程

    安装

    pip install fastapi
    pip install uvicorn
    
    # _*_ coding: utf-8 _*_
    # @Date : 2020/5/30 11:25
    # @File : test_fastapi_async.py
    import asyncio
    import uvicorn
    import aioredis
    from aioredis import Redis
    from fastapi import FastAPI
    
    app = FastAPI()
    # 创建一个redis连接池
    REDIS_POOL = aioredis.ConnectionsPool(
        'redis://127.0.0.1:6379',
        # password='12345',
        minsize=1,
        maxsize=10)
    
    @app.get('/')
    def index():
        "普通操作接口"
        return {"message": "Normal Api Index Geted"}
    
    @app.get('/async_test')
    async def async_test():
        "异步操作接口"
        print("请求来了")
        await asyncio.sleep(2)
        # 从redis连接池中获取一个连接
        conn = await REDIS_POOL.acquire()
        redis = Redis(conn)
    
        # 设置值
        await redis.hmset_dict("book", key1="三国演义", key2="红楼梦", key3="西游记")
        # 读取值
        result = await redis.hgetall('book', encoding="utf-8")
        print(result)
    
        # 归还连接到redis连接池
        REDIS_POOL.release(conn)
        return result
    
    if __name__ == '__main__':
        uvicorn.run("test_fastapi_async:app",  # test_fastapi_async是代码所在py文件名
                    host='127.0.0.1',
                    port=5000,
                    log_level='info'
                    )
    

    5.4 异步爬虫 => aiohttp

    pip install aiohttp
    
    import aiohttp
    import asyncio
    
    async def fetch(session, url):
        print("发送请求:", url)
        async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:
            text = await response.text()
            print("得到[%s]结果:" % url, len(text))
    
    async def main():
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            url_list = [
                'https://www.chiphell.com/',
                'http://www.baidu.com',
                'http://www.pythonav.com'
            ]
            tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]
            await asyncio.wait(tasks)
    
    if __name__ == '__main__':
        # asyncio.run(main())
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(main())
        
        
    # 结果:
    发送请求: https://www.chiphell.com/
    发送请求: http://www.baidu.com
    发送请求: http://www.pythonav.com
    得到[http://www.baidu.com]结果: 8074
    得到[https://www.chiphell.com/]结果: 5352
    得到[http://www.pythonav.com]结果: 3932
    
    ## 题外话:
    如果你是windows10 + python3.8 + aiohttp3.6.2版本
    使用asyncio.run(main())运行时候会报错:
    “RuntimeError: Event loop is closed”
    该错误可能是aiohttp与python3.8的兼容性bug。
    

    总结

    异步编程的主要目的在于:通过一个线程利用其io等待时间达到用更少的资源去做更多的事的目的

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