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)
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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()
或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__
和__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__()
和__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